yolov11 C#

### YOLOv11 实现概述 目前，YOLO系列模型已经发展到多个版本，但官方尚未发布名为“YOLOv11”的具体版本。通常情况下，最新的YOLO版本会由Ultralytics团队维护并更新至GitHub仓库[^2]。 对于C#环境下的YOLO实现，社区内更多关注的是如何集成现有的YOLO模型（如YOLOv3, YOLOv5, 或者YOLOR等变种），而不是特定编号的版本如YOLOv11。基于EMGU CV库，在C#中可以较为方便地加载预训练好的DarkNet模型来进行目标检测任务[^1]。 下面是一个简单的例子展示如何利用EMGU CV 4.6.0来加载YOLO类型的网络，并执行GPU加速的目标检测： ```csharp using Emgu.CV; using Emgu.CV.Cuda; using Emgu.CV.Dnn; using System.Drawing; public class YoloDetector { private readonly string _configPath; // 配置文件路径 private readonly string _weightsPath; // 权重文件路径 private readonly string _classesFile; // 类别名称列表 public YoloDetector(string configPath, string weightsPath, string classesFile){ _configPath = configPath; _weightsPath = weightsPath; _classesFile = classesFile; InitModel(); } private void InitModel(){ using (var net = CvDnn.ReadNetFromDarknet(_configPath, _weightsPath)){ if(CUDAUtil.IsCudaEnabled()){ net.SetPreferableBackend(Emgu.CV.Dnn.Backend.OpenCV); net.SetPreferableTarget(Emgu.CV.Dnn.Target.Cuda); } // ...其他初始化逻辑... } } /// <summary> /// 执行图像上的对象检测. /// </summary> public List<BoundingBox> DetectObjects(Mat image){ var inputBlob = CvDnn.BlobFromImage(image, 1 / 255.0, new Size(416, 416), swapRB: true, crop: false); using(var net = CvDnn.ReadNetFromDarknet(_configPath, _weightsPath)){ net.SetInput(inputBlob); Mat detectionMat = net.Forward(); // 解析detectionMat得到边界框和其他信息... return ParseDetectionResults(detectionMat); } } private List<BoundingBox> ParseDetectionResults(Mat detections){ // 这里应该解析detections矩阵中的数据， // 并返回一系列BoundingBox实例表示识别出来的物体位置。 throw new NotImplementedException(); } } ``` 此代码片段展示了基本框架，实际应用时还需要处理更多的细节工作，比如设置输入尺寸、调整阈值参数以及优化性能等方面的内容。