张善友
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YoloDotNet v2.1：实时物体检测的利器 - 张善友
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原文中文，约2500字，阅读约需6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，利用 ML.NET 和 ONNX 运行时实现高效检测，并支持 GPU 加速。它涵盖分类、OBB 检测、分割和姿态估计，适用于智能监控、自动驾驶等场景。框架高性能、多功能、易用且跨平台，完全开源。
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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。
- 框架利用 ML.NET 和 ONNX 运行时实现高效检测，并支持 GPU 加速。
- 支持分类、OBB 检测、分割和姿态估计，适用于智能监控、自动驾驶等场景。
- 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。
- 框架通过多项优化措施在速度和效率上达到了新的高度，尤其在 GPU 加速下表现出色。
- 提供简洁的 API 和丰富的示例代码，方便开发者快速上手。
- 支持 Windows、Linux 和 macOS 等多种操作系统，完全开源，用户可以自由使用、修改和分发。
- 项目包含示例项目，启动文件位于 ConsoleDemo/Program.cs，展示了如何初始化和运行 YoloDotNet。
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