項目介紹

YoloDotNet v2.1 是一個基于 C# 和 .NET 8 的實時物體檢測框架，專為圖像和視頻中的物體檢測而設計。它集成了 Yolov8 ~ Yolov11 模型，通過 ML.NET 和 ONNX 運行時實現高效的物體檢測，并支持 GPU 加速（使用 CUDA）。YoloDotNet 不僅支持傳統的物體檢測，還涵蓋了分類、OBB 檢測、分割和姿態估計等多種功能，適用于各種復雜的視覺任務。

項目技術分析

YoloDotNet 2.1 現已推出，比以往任何時候都更強大！此版本建立在之前的“Speed Demon”v2.0 更新的基礎上，并添加了一些令人興奮的新功能，同時保持一切順利。與舊版本的兼容性已得到保證，并且進行了一些調整以獲得更好的對象檢測性能。查看新增功能：

• Yolov11 支持：最新、最出色的對象檢測模型的支持，為用戶提供了更先進的物體檢測能力。
• Yolov9 的向后兼容性：現在您可以在 Yolov8-v11 版本之間切換。
• 小優化：為了更快地檢測對象，這里和那里有一些調整，速度越快越好！
• OnnxRuntime 更新：現在支持 CUDA 12.x 和 cuDNN 9.x。GPU 肯定會對這個感到滿意！

YoloDotNet v2.1 – 更快、更智能，并包含更多 Yolo 優點;

項目及技術應用場景

YoloDotNet v2.1 的應用場景非常廣泛，包括但不限于：

• 智能監控：實時檢測監控視頻中的異常行為或物體。
• 自動駕駛：實時識別道路上的行人、車輛和其他障礙物。
• 工業檢測：自動化檢測生產線上的產品缺陷或異常。
• 醫療影像分析：輔助醫生快速識別醫學影像中的病變區域。
• 體育分析：實時分析運動員的動作和姿態，用于訓練和比賽分析。

項目特點

YoloDotNet v2.1 具有以下顯著特點：

• 高性能：通過多項優化措施，YoloDotNet v2.1 在速度和效率上達到了新的高度，尤其在 GPU 加速下表現出色。
• 多功能：支持分類、物體檢測、OBB 檢測、分割和姿態估計等多種視覺任務，滿足不同應用需求。
• 易用性：提供了簡潔的 API 和豐富的示例代碼，方便開發者快速上手。
• 跨平臺：基于 .NET 8，支持 Windows、Linux 和 macOS 等多種操作系統。
• 開源免費：完全開源，用戶可以自由使用、修改和分發。

結語

YoloDotNet v2.1 不僅在技術上實現了重大突破，還為用戶提供了強大的工具來應對各種復雜的視覺任務。無論你是開發者、研究人員還是企業用戶，YoloDotNet v2.1 都能為你提供高效、可靠的解決方案。立即體驗 YoloDotNet v2.1，開啟你的智能視覺之旅！

項目地址：YoloDotNet GitHub:https://github.com/NickSwardh/YoloDotNet

安裝指南：

dotnet add package YoloDotNet

注意：使用 GPU 加速需要安裝 CUDA 和 cuDNN，請確保 ONNX 運行時與這些組件的兼容性。

項目的包含一個示例項目，啟動文件位于 ConsoleDemo/Program.cs。該文件包含了項目的入口點，用于啟動和運行 YoloDotNet 的控制臺應用程序。

Program.cs 文件內容概述

using System;
using YoloDotNet;

namespace ConsoleDemo
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // 初始化 Yolo 對象
            var yolo = new Yolo(@"path\to\model.onnx");

            // 加載圖像
            var image = Image.Load<Rgba32>(@"path\to\image.jpg");

            // 運行對象檢測
            var results = yolo.RunObjectDetection(image, confidence: 0.25, iou: 0.7);

            // 處理結果
            image.Draw(results);
            image.Save(@"path\to\save\image.jpg");
        }
    }
}

啟動文件功能

• 初始化 Yolo 對象: 加載 ONNX 模型。
• 加載圖像: 使用 SixLabors.ImageSharp 加載圖像。
• 運行對象檢測: 調用 Yolo 對象的 RunObjectDetection 方法進行對象檢測。
• 處理結果: 在圖像上繪制檢測結果并保存。

3. 項目配置文件介紹

YoloDotNet 項目沒有傳統的配置文件（如 .config 或 .yaml 文件），但可以通過代碼中的配置選項來調整項目的行為。

配置選項示例

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

配置選項說明

• OnnxModel: 指定 ONNX 模型的路徑。
• ModelType: 指定模型類型，如 ObjectDetection。
• Cuda: 是否啟用 CUDA 加速。
• GpuId: 指定使用的 GPU ID。
• PrimeGpu: 是否預分配 GPU 內存。

通過這些配置選項，可以在代碼中靈活地調整 YoloDotNet 的行為，以適應不同的應用場景。