文章目录
- 1、前期准备
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- 安装依赖环境：
- 获取模型并转换格式：
- 创建项目和添加依赖包：
- 2、代码实现步骤
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- 引入必要的命名空间：
- 初始化 Yolo 对象用于分类任务：
- 加载图像并进行分类：
- 处理分类结果：
- 3、优化和注意事项
1、前期准备
安装依赖环境：
- 确保安装了合适版本的 CUDA（如 CUDA v12.x）和 CUDNN（如 CUDNN v9.x），这对于利用 GPU 加速（如果需要）很关键。从 NVIDIA 官方网站下载并安装这些组件，安装 CUDNN 后要注意将其库目录添加到 PATH 环境变量中。
- 安装.NET SDK（例如.NET SDK 8.0），可以从微软官方网站获取。通过在命令行输入dotnet --version来验证安装是否成功。
获取模型并转换格式：
- 从官方渠道（如 [https://docs.ultralytics.com/models/yolov8/#supported - tasks - and - modes](https://docs.ultralytics.com/models/yolov8/#supported - tasks - and - modes)）下载 Yolo 模型。
- 使用工具将模型转换为 ONNX 格式。例如，通过 Python 脚本和相关的模型转换库来完成转换。
创建项目和添加依赖包：
创建一个新的.NET 项目，如控制台
