项目介绍

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.

项目技术分析

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:

• Yolov11 支持：最新、最出色的对象检测模型的支持，为用户提供了更先进的物体检测能力。
• Yolov9 的向后兼容性：现在您可以在 Yolov8-v11 版本之间切换。
• 小优化：为了更快地检测对象，这里和那里有一些调整，速度越快越好！
• OnnxRuntime 更新：现在支持 CUDA 12.x 和 cuDNN 9.x。GPU 肯定会对这个感到满意！

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:

• 智能监控：实时检测监控视频中的异常行为或物体。
• 自动驾驶：实时识别道路上的行人、车辆和其他障碍物。
• 工业检测：自动化检测生产线上的产品缺陷或异常。
• 医疗影像分析：辅助医生快速识别医学影像中的病变区域。
• 体育分析：实时分析运动员的动作和姿态，用于训练和比赛分析。

项目特点

YoloDotNet v2.1 具有以下显著特点:

• 高性能：通过多项优化措施，YoloDotNet v2.1 在速度和效率上达到了新的高度，尤其在 GPU 加速下表现出色。
• 多功能：支持分类、物体检测、OBB 检测、分割和姿态估计等多种视觉任务，满足不同应用需求。
• 易用性：提供了简洁的 API 和丰富的示例代码，方便开发者快速上手。
• 跨平台：基于 .NET 8，支持 Windows、Linux 和 macOS 等多种操作系统。
• 开源免费：完全开源，用户可以自由使用、修改和分发。

结语

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！ 。

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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.

Program.cs 文件内容概述

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"); } } } 

启动文件功能

• 初始化 Yolo 对象: 加载 ONNX 模型。
• 加载图像: 使用 SixLabors.ImageSharp 加载图像。
• 运行对象检测: 调用 Yolo 对象的 RunObjectDetection 方法进行对象检测。
• 处理结果: 在图像上绘制检测结果并保存。

3. 项目配置文件介绍

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.

配置选项示例

var yolo = new Yolo(new YoloOptions { OnnxModel = @"path\to\model.onnx", ModelType = ModelType.ObjectDetection, Cuda = true, GpuId = 0, PrimeGpu = false }); 

配置选项说明

• OnnxModel: 指定 ONNX 模型的路径。
• ModelType: 指定模型类型，如 ObjectDetection。
• Cuda: 是否启用 CUDA 加速。
• GpuId: 指定使用的 GPU ID。
• PrimeGpu: 是否预分配 GPU 内存。

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！ 。