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标题: 物体检测框架YoloDotNet初体验 [打印本页]

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作者: 万有斥力    时间: 2024-11-4 17:58
标题: 物体检测框架YoloDotNet初体验
一、 什么是Yolo
You Only Look Once是基于深度学习的一种实时目标检测算法。有速率快、实时性好的特点。Yolo依赖Python和相关深度学习框架。

二、 什么是YoloDotNet
YoloDotNet是Yolo在.NET平台的实现，基于C# .NET8，开发者可以使用熟悉的C#语开发摆设。YoloDotNet可以或许在图像和视频中进行实时物体检测。支持分类、物体检测、OBB检测、分割检测出的物体、姿态估计等任务。另外还提供了自界说关键点设置、开放词汇检测、零样本物体检测等功能。

三、运行情况准备
1. 安装 CUDA v12.x，下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
2. 安装 cuDNN v9.x，下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads
3. 设置情况变量，将cuDNN库目录添加到Path情况变量中，cuDNN库目录默以为C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.5\bin\12.6。
4. 下载yolo模型，https://docs.ultralytics.com/models/yolov8/#supported-tasks-and-modes
5. 模型转换为onxx格式。文末可获取转换完成的模型。

• 安装python情况。
  
  
  
  • windows上直接安装参考：python情况搭建
    
  • conda方式安装：conda install Python=3.10
    
  
  
• 安装pytorch
  
  
  
  • conda方式安装：conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch-nightly -c nvidia
    
  
  
• 安装其它依赖包
  
  
  
  • pip install ultralytics
    
  • pip install onnx
    
  • pip install onnxruntime
    
  • pip install onnxslim
    
  
  
• 执行转换
  
  
  
  • 切换到模型地点目录，创建convert.py程序文件：　　　　　　
    
  
  

1. from ultralytics import YOLO
2. # 加载模型
3. model = YOLO("yolo11n.pt")
4. # 导出模型
5. model.export(format="onnx")

复制代码

• 执行转换：python convert.py
  

6. 安装.net sdk

• 下载地址：https://dotnet.microsoft.com/zh-cn/download/dotnet/8.0。
  
• 验证安装：dotnet --version
  

四、创建项目

• 新建控制台应用程序项目：dotnet new console -n demo
  
• 添加YoloDotNet依赖
  
  
  
  • 切换到demo目录执行：dotnet add package YoloDotNet
    
  
  
• Program.cs核心代码
  

1. // 初始化yolo对象
2. string modelPath = "e:/yolov8l.onnx";
3. using var yolo = new Yolo(new YoloOptions
4. {
5.     OnnxModel = modelPath,
6.     ModelType = ModelType.ObjectDetection,
7.     Cuda = false,
8.     GpuId = 0,
9.     PrimeGpu = false,
10. });
12. // 加载图片数据
13. using var image = SKImage.FromEncodedData("e:/pic/1.jpeg");
14. // 执行检测任务
15. var results = yolo.RunObjectDetection(image, confidence: 0.25, iou: 0.7);
16. // 在图片上绘制检测结果
17. using var resultImage = image.Draw(results);
18. // 检测结果保存为新图片
19. resultImage.Save("e:/pic/1_result.jpeg", SKEncodedImageFormat.Jpeg, 80);

复制代码

 

• 运行程序：dotnet run
  
• 检测效果
  

 
onxx模型下载：关注公众号回复"yolo"

 

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