YOLOV11 C#推理

在C#中实现YOLOv11模型的推理，可以通过多种方式完成，具体取决于是否使用纯C#开发、Python训练并导出为ONNX格式后调用，或结合GPU加速进行高性能推理。以下是几种主流实现方案和技术要点： ### 异步与同步结合优化推理性能 为了提升推理效率，尤其是在处理大量图像或视频流时，可以采用异步加载图像和同步执行推理相结合的方式。这种方式将耗时的图像加载过程与计算密集型的推理任务分离，从而提高整体吞吐量。 以下是一个典型的实现示例： ```csharp public async Task RunYoloDetectionAsync(string imagePath) { // 异步加载图像 var image = await LoadImageAsync(imagePath); // 同步执行目标检测 var predictions = yolo.RunObjectDetection(image); // 使用同步推理 // 处理预测结果 foreach (var prediction in predictions) { Console.WriteLine($"检测到: {prediction.Label.Name}, 置信度: {prediction.Confidence * 100}%"); } } ``` 该方法通过`async/await`机制实现非阻塞的图像加载，并在加载完成后以同步方式运行推理，确保GPU资源被高效利用[^1]。 --- ### 使用ONNX模型进行推理 由于目前C#深度学习生态尚不完善，许多开发者倾向于使用Python进行YOLOv11的训练，然后将其转换为ONNX格式，再通过C#调用推理引擎（如ONNX Runtime）进行部署。这种方式具备良好的兼容性和稳定性。 以下是使用ONNX Runtime进行推理的基本流程： 1. 加载ONNX模型。 2. 预处理输入图像。 3. 执行推理。 4. 解析输出结果。 代码示例如下： ```csharp using Microsoft.ML.OnnxRuntime; using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors; // 初始化推理会话 var session = new InferenceSession("yolov11.onnx"); // 构造输入张量（假设图像已预处理为float数组） var inputTensor = new DenseTensor<float>(new[] { 1, 3, 640, 640 }); // 填充输入数据... // 设置输入名称和张量 var inputs = new List<NamedOnnxValue> { NamedOnnxValue.CreateFromTensor("input", inputTensor) }; // 运行推理 using var results = session.Run(inputs); // 获取输出 foreach (var result in results) { var outputTensor = result.AsTensor<float>(); // 解析输出... } ``` 该方法适用于希望快速落地项目且对C#依赖较强的场景[^2]。 --- ### C#原生推理支持 对于希望完全基于C#进行推理的开发者，目前已有部分开源库尝试提供类似功能。例如，使用ImageSharp加载图像，结合自定义的YOLO推理逻辑或封装后的底层推理引擎（如TensorRT或OpenVINO），实现端到端的C#推理流程。 一个简单的图像加载与推理调用如下： ```csharp using SixLabors.ImageSharp; using SixLabors.ImageSharp.PixelFormats; using var image = Image.Load<Rgb24>("test.jpg"); var detectPredictor = new YoloV11Predictor("yolov11s.onnx"); var result = await detectPredictor.DetectAsync(image); ``` 上述代码展示了如何使用ImageSharp加载图像，并通过异步方式调用YOLOv11推理器进行目标检测[^3]。 --- ### 结果可视化 推理完成后通常需要对结果进行可视化处理，包括绘制边界框和类别标签。可以借助OpenCV Sharp（OpenCvSharp）实现高效的图像绘制功能： ```csharp using OpenCvSharp; Cv2.PutText(inputMat, $"{r.Class}:{r.Confidence:P0}", new Point(r.Rect.TopLeft.X, r.Rect.TopLeft.Y - 10), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.Red, 2); Cv2.Rectangle(inputMat, r.Rect, Scalar.Red, thickness: 2); ``` 此代码片段用于在OpenCV图像上绘制检测框和置信度标签，便于调试和展示检测效果[^4]。 --- ###