基于 .NET 的 YOLO 多模型推理平台开源了
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内容提要
本文介绍了一个深度学习模型部署测试平台，支持YOLOv5至YOLOv13模型，兼容OpenVINO和ONNX Runtime推理引擎，简化了模型部署流程，提供图形化界面，适合算法验证和性能评估。
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关键要点
- 介绍了一个深度学习模型部署测试平台，支持YOLOv5至YOLOv13模型。
- 兼容OpenVINO和ONNX Runtime推理引擎，简化模型部署流程。
- 提供图形化界面，适合算法验证和性能评估。
- 项目是一个面向.NET开发的深度学习模型部署框架。
- 支持多种任务类型，包括目标检测、实例分割、旋转框检测和人体姿态估计。
- 自由切换推理引擎及推理设备，支持多种硬件加速。
- 项目特点包括多模型兼容、多引擎支持和设备自动识别。
- 已预配置OpenVINO运行时，降低入门门槛。
- 在Intel Core Ultra 9 288V平台上进行了性能测试，结果显示显著优于CPU模式。
- 项目提供了一条从模型到应用的高效路径，展现出良好的实用价值。
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