YoloDotNet 识别图像中特定关键点的位置

### YOLO 实现在 DotNet YOLO (You Only Look Once) 是一种广泛应用于实时对象检测的神经网络模型。对于希望在 .NET 生态系统中集成 YOLO 的开发者来说，存在多种途径可以实现这一目标。 #### 使用预训练模型与 ONNX Runtime 集成 ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放式的文件格式，用于表示机器学习模型。通过将 YOLO 模型转换为 ONNX 格式，并利用 Microsoft 提供的 ONNX Runtime 库可以在 .NET 中加载和执行这些模型[^1]。 ```csharp using System; using Microsoft.ML.OnnxRuntime; // 加载 ONNX 模型 var session = new InferenceSession("yolov3.onnx"); // 准备输入数据... var inputTensor = ...; // 执行推理操作 session.Run(inputTensor); ``` #### 基于 Yolov8.Net 框架的应用开发 针对更高级别的需求，`Yolov8.Net` 项目提供了一个完整的解决方案来帮助构建基于 YOLOv8 的应用程序。该项目不仅简化了模型部署过程中的许多复杂细节，还提供了丰富的 API 接口支持自定义功能扩展[^2]。 ```csharp using YoloV8DotNet; // 初始化 YOLO v8 检测器实例 IDetector detector = await DetectorFactory.CreateDetectorAsync(); // 对图像进行预测 DetectionResult result = await detector.DetectAsync(imagePath); foreach(var detection in result.Detections){ Console.WriteLine($"Label: {detection.Label}, Confidence: {detection.Confidence}"); } ``` #### 开发环境准备 为了顺利开展上述工作，建议先按照官方指导完成最新版 `.NET SDK` 的安装配置。这一步骤至关重要，因为后续所有的编码调试都将依赖于此版本的支持工具链[^4]。