文章目录一、引言二、YoloDotNet概述三、Yolo算法原理四、YoloDotNet的安装与使用1、安装环境要求2、安装步骤3、使用方法五、YoloDotNet的功能与优势1、GPU加速2、多模型集成3、自定义模型与训练4、实际应用案例六、总结一、引言  在当今的计算机视觉领域

https://www.cnblogs.com/shanyou/p/18457208 项目介绍YoloDotNetv2.1是一个基于C#和.NET8的实时物体检测框架，专为图像和视频中的物体检测而设计。它集成了Yolov8~Yolov11模型，通过ML.NET和ONNX运行时实现高效的物体检测，并支持GPU加速（使用CUDA）。YoloDotNet

项目介绍YoloDotNetv2.1是一个基于C#和.NET8的实时物体检测框架，专为图像和视频中的物体检测而设计。它集成了Yolov8~Yolov11模型，通过ML.NET和ONNX运行时实现高效的物体检测，并支持GPU加速（使用CUDA）。YoloDotNet不仅支持传统的物体检测，还涵盖了分类、OBB检测、

项目介绍YoloDotNetv2.1是一个基于C#和.NET8的实时物体检测框架，专为图像和视频中的物体检测而设计。它集成了Yolov8~Yolov11模型，通过ML.NET和ONNX运行时实现高效的物体检测，并支持GPU加速（使用CUDA）。YoloDotNet不仅支持传统的物体检测，还涵盖了分类、OBB检测、分