c# 调用yolov11模型
时间: 2025-01-10 18:21:11 浏览: 307
在C#中调用YOLOv11模型通常涉及到深度学习库如TensorFlow.NET、Darknet或ML.NET的集成。YOLOv11是YOLO(You Only Look Once)系列的最新版本,它是一种目标检测算法。以下是简要步骤:
1. 安装依赖:首先需要安装对应库,比如通过NuGet包管理器安装`TensorFlowSharp`或者`ML.NET`,如果要用到原生的Darknet库,则需单独下载并编译。
2. 导入模型文件:将预训练的YOLOv11权重文件(一般是`.weights`或`.onnx`格式)加载到内存中。对于Darknet,这通常是通过`Dnn(weightsFilePath)`函数完成。
3. 加载配置文件:YOLOv11模型可能有特定的网络结构定义在`.cfg`文件中,你需要读取这个文件,获取模型的输入尺寸和其他参数。
4. 创建预测实例:使用提供的API创建一个预测类的实例,如`YOLOObjectDetector`,初始化模型和配置。
5. 执行推理:调用`DetectObjects`方法,传入图像数据(可以是`Bitmap`或`Array`),模型会对图像内容进行实时的目标检测,并返回检测结果。
6. 解析结果:从模型返回的数组中解析出检测的对象位置、类别和置信度等信息。
示例代码(简化版):
```csharp
using TensorFlow;
// ...
var modelPath = "path_to_yolov11_weights";
var configPath = "path_to_yolov11_cfg";
// 加载模型
var model = Dnn.LoadFromBinaryFile(modelPath);
// 使用配置文件
var network = LoadConfiguration(configPath);
// 初始化检测器
var detector = new YOLOObjectDetector(network, model);
// 检测图像
var imageBytes = ...; // 图像字节数组
var results = detector.DetectObjects(imageBytes);
// 输出检测结果
foreach (var result in results)
{
Console.WriteLine($"Class: {result.Class}, Confidence: {result.Confidence}");
}
```
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