YoloDotNet v2.1：实时物体检测的利器
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原文中文，约2700字，阅读约需7分钟。
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内容提要
YoloDotNet v2.1 是一个基于 C# 和 .NET 8 的实时物体检测框架，支持 Yolov8 到 Yolov11 模型，集成 ML.NET 和 ONNX 运行时，支持 GPU 加速。它适用于分类、OBB 检测、分割和姿态估计，广泛应用于智能监控、自动驾驶和工业检测等领域。该框架高性能、多功能、易用且跨平台，完全开源，用户可通过代码配置调整功能。
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关键要点
- YoloDotNet v2.1 是基于 C# 和 .NET 8 的实时物体检测框架，支持 Yolov8 到 Yolov11 模型。
- 集成 ML.NET 和 ONNX 运行时，支持 GPU 加速，适用于分类、OBB 检测、分割和姿态估计。
- 广泛应用于智能监控、自动驾驶、工业检测等领域。
- YoloDotNet v2.1 具有高性能、多功能、易用性和跨平台特性，完全开源。
- 新增功能包括对 Yolov11 的支持、Yolov9 的向后兼容性和 OnnxRuntime 更新。
- 应用场景包括智能监控、自动驾驶、工业检测、医疗影像分析和体育分析。
- 项目特点包括高性能、多功能、易用性、跨平台和开源免费。
- 提供了简洁的 API 和丰富的示例代码，方便开发者快速上手。
- 启动文件示例展示了如何初始化 Yolo 对象、加载图像和运行对象检测。
- 项目配置通过代码中的选项进行调整，支持灵活配置 ONNX 模型路径和 GPU 设置。
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