但实际项目中，开发者常受困于多任务协同与多模型管理难题——目标检测、图像分类、实例分割、姿态估计及OBB定向检测等任务需多模型并行部署，传统方案难以平衡运行效率与易用性。（目标检测、图像分类、实例分割、姿态估计、OBB...

整个项目采用分层设计：YoloSharp.Core 定义接口与数据模型，YoloSharp.Bitmap 实现图像适配，YoloSharp 主项目整合推理逻辑，结构清晰，易于扩展。更重要的是，集成过程极其顺畅——只需将模型文件放入项目目录，几行代码即可完成从图像加载到结果输出的全流程，大幅降低 .NET 开发使用深度学习模型的门槛。对于需要在 .NET...

一个面向实际工程场景的多模型智能识别平台，它将 .NET 10 的现代化能力、YoloDotNet 的高性能推理与 SQLite 的轻量管理有机结合，有效解决了 AI 落地过程中"多任务并行难、模型管理乱、部署成本高"三大痛点。不管是目标检测、图像分类、实例分割、姿态估计，还是定向检测（OBB），往往需要同时部署多个模型——传统方案在。支持任务全覆盖：检测 / OBB / 分割 / 分类...

基于DeploySharp 开发的深度学习模型部署测试平台，提供了YOLO框架的主流系列模型，包括YOLOv5~v13，以及其系列下的Detection、Segmentation、Oriented Bounding Box、Human Pose Estimation等应用场景。模型部署引擎支持OpenVINO™、ONNX...

今天推荐一款AI智能识别平台，它以.NET 8/9 +...

YOLO系列模型已更新至YOLOv13，性能和效率显著提升，尤其在复杂场景下。新机制HyperACE增强了检测能力，YOLOv13-N的mAP较前版本有所提高。HyperAI整理了适合新手的YOLO数据集，助力项目启动。

HyperAI超神经整理了适合新手的YOLO数据集，包括鸟类、蔬菜、农作物病害和面部表情，方便初学者下载使用，助力项目启动。YOLO系列已更新至YOLOv13，性能显著提升。

本研究提出CFIS-YOLO模型，旨在解决木材缺陷检测中的高成本和主观性问题。该模型通过增强结构和新损失函数，提高了多尺度特征融合和小物体定位能力，在公共数据集上达到了77.5%的mAP，验证了其在资源受限环境中的有效性。

自2015年发布以来，YOLO（You Only Look Once）成为实时目标检测的重要模型。清华大学团队在此基础上提出了YOLOE，具备多模态能力，支持文本、视觉和无提示检测，能够识别新事物，广泛应用于自动驾驶和医疗影像等领域。

本文介绍了一个基于ONNX模型的C#应用程序，用户可以选择图片进行推理，显示目标类别和置信度。该程序使用OpenCvSharp库处理图像，并通过NMS算法优化检测结果。

本研究提出了一种联合检测器与过滤器的方法，解决了YOLO检测器在分布外数据集上的性能瓶颈，通过微调在自驾基准BDD-100K中显著减少了88%的幻觉错误。

本文介绍了如何使用C#和OnnxRuntime部署DAMO-YOLO模型进行手机检测，包括输入输出信息、推理步骤和结果绘制。用户可选择图片进行检测，程序将输出检测结果及推理耗时。