YoloDotNet v2.1：实时物体检测的利器

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！

项目地址：YoloDotNet GitHub

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。