C#怎么调用yolov7训练好的模型

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}"); } ```

### C# 中调用 YOLOv7 进行植物病害检测 YOLO (You Only Look Once) 是一种流行的实时目标检测框架，而 YOLOv7 则是其最新版本之一。要在 C# 中实现基于 YOLOv7 的植物病害检测功能，通常可以通过以下方式完成： #### 方法概述 由于 C# 并不直接支持 Python 或 PyTorch 模型加载，因此可以采用两种主要方法来集成 YOLOv7： 1. 使用 REST API 将模型部署到服务器上并让 C# 客户端与其通信。 2. 借助 ONNX 格式的模型文件，在 C# 中通过 ML.NET 或其他库加载。 --- #### 方法一：REST API 部署与客户端交互 ##### 步骤说明 - **服务端**：将训练好的 YOLOv7 模型转换为可提供预测的服务接口（如 Flask/Django），并通过 HTTP 请求暴露给外部应用。 - **客户端**：编写 C# 应用来发送图像数据至该服务，并接收返回的结果。 ##### 示例代码 - 服务端 (Python) 以下是使用 `Flask` 创建简单 WebAPI 的例子[^1]: ```python from flask import Flask, request, jsonify import torch from PIL import Image from io import BytesIO app = Flask(__name__) model = torch.hub.load('WongKinYiu/yolov7', 'custom', path='best.pt') @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): file = request.files['image'] img = Image.open(BytesIO(file.read())) results = model(img) data = results.pandas().xyxy[0].to_json(orient="records") return jsonify(data) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=8080) ``` ##### 示例代码 - 客户端 (C#) 下面展示了一个简单的 HttpClient 类用于向上述 API 发送请求: ```csharp using System; using System.Net.Http; using System.Threading.Tasks; class Program { static async Task Main(string[] args){ var client = new HttpClient(); MultipartFormDataContent form = new MultipartFormDataContent(); byte[] imageData = File.ReadAllBytes(@"path_to_image.jpg"); ByteArrayContent bytes = new ByteArrayContent(imageData); form.Add(bytes,"image","test.jpg"); HttpResponseMessage response = await client.PostAsync("http://localhost:8080/predict",form); string result = await response.Content.ReadAsStringAsync(); Console.WriteLine(result); } } ``` --- #### 方法二：ONNX 导出与本地推理 如果希望完全脱离网络依赖，则可以选择导出 ONNX 文件并在 .NET Core/ML.NET 上运行推断过程。 ##### 准备工作 先利用官方脚本把 Pytorch 版本的权重转成通用格式 `.onnx`. 命令如下所示[^2]: ```bash python export.py --weights best.pt --grid --end2end --simplify \ --topk-all 100 --iou-thres 0.65 --conf-thres 0.35 --img-size 640\ --max-wh 640 ``` 之后下载对应平台上的 OrtSession 动态链接库 dll 来解析此 onnx. ##### 示例代码 - 加载 Onnx Model(C#) 这里给出一段基本示范程序片段[^3]: ```csharp using Microsoft.ML.OnnxRuntime; using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors; using SixLabors.ImageSharp; using SixLabors.ImageSharp.PixelFormats; ... public class InferenceEngine{ private readonly InferenceSession _session; public InferenceEngine(){ this._session=new InferenceSession("yolov7.onnx"); } public void RunInference(string imagePath){ using(var image=Image.Load<Rgb24>(imagePath)){ Tensor<float> inputTensor = PreprocessImage(image); var inputs = new List<NamedOnnxValue>(); inputs.Add(NamedOnnxValue.CreateFromTensor("images",inputTensor)); IDisposableReadOnlyCollection<DisposableNamedOnnxValue> results=_session.Run(inputs); PostProcessResults(results); } } ... } ``` --- #### 总结 以上分别介绍了通过远程调用以及本地化处理的方式实现在 C# 下运用 YOLOv7 执行植物疾病分类的任务流程。前者适合快速原型开发阶段；后者则更适用于生产环境下的高性能需求场景下。