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YoloDotNet v2.1 是一个基于 C# 和 .NET 8 的实时物体检测框架,专为图像和视频中的物体检测而设计。它集成了 Yolov8 ~ Yolov11 模型,通过 ML.NET 和 ONNX 运行时实现高效的物体检测,并支持 GPU 加速(使用 CUDA)。YoloDotNet 不仅支持传统的物体检测,还涵盖了分类、OBB 检测、分割和姿态估计等多种功能,适用于各种复杂的视觉任务.
YoloDotNet 2.1 现已推出,比以往任何时候都更强大!此版本建立在之前的“Speed Demon”v2.0 更新的基础上,并添加了一些令人兴奋的新功能,同时保持一切顺利。与旧版本的兼容性已得到保证,并且进行了一些调整以获得更好的对象检测性能。查看新增功能:
YoloDotNet v2.1 – 更快、更智能,并包含更多 Yolo 优点,
项目及技术应用场景 。
YoloDotNet v2.1 的应用场景非常广泛,包括但不限于:
YoloDotNet v2.1 具有以下显著特点:
YoloDotNet v2.1 不仅在技术上实现了重大突破,还为用户提供了强大的工具来应对各种复杂的视觉任务。无论你是开发者、研究人员还是企业用户,YoloDotNet v2.1 都能为你提供高效、可靠的解决方案。立即体验 YoloDotNet v2.1,开启你的智能视觉之旅! 。
项目地址:YoloDotNet GitHub:https://github.com/NickSwardh/YoloDotNet 。
安装指南:
dotnet add package YoloDotNet
注意:使用 GPU 加速需要安装 CUDA 和 cuDNN,请确保 ONNX 运行时与这些组件的兼容性.
项目的包含一个示例项目,启动文件位于 ConsoleDemo/Program.cs。该文件包含了项目的入口点,用于启动和运行 YoloDotNet 的控制台应用程序.
using System; using YoloDotNet; namespace ConsoleDemo { class Program { static void Main(string[] args) { // 初始化 Yolo 对象 var yolo = new Yolo(@"path\to\model.onnx"); // 加载图像 var image = Image.Load<Rgba32>(@"path\to\image.jpg"); // 运行对象检测 var results = yolo.RunObjectDetection(image, confidence: 0.25, iou: 0.7); // 处理结果 image.Draw(results); image.Save(@"path\to\save\image.jpg"); } } }
RunObjectDetection
方法进行对象检测。 YoloDotNet 项目没有传统的配置文件(如 .config 或 .yaml 文件),但可以通过代码中的配置选项来调整项目的行为.
var yolo = new Yolo(new YoloOptions { OnnxModel = @"path\to\model.onnx", ModelType = ModelType.ObjectDetection, Cuda = true, GpuId = 0, PrimeGpu = false });
ObjectDetection
。 通过这些配置选项,可以在代码中灵活地调整 YoloDotNet 的行为,以适应不同的应用场景.
最后此篇关于YoloDotNetv2.1:实时物体检测的利器的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于YoloDotNetv2.1:实时物体检测的利器的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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