2022年11月6日 · 本文将深入探讨如何使用ML.NET框架和ONNX（Open Neural Network Exchange）在C#环境中实现YOLOv5对象检测。 首先， YOLO （You Only Look Once）是一个实时目标 检测 系统，其主要优势在于速度与精度的平衡。

2022年9月28日 · Understand YOLO object detection, its benefits, how it has evolved over the years, and some real-life applications. Object detection is a computer vision technique for identifying and localizing objects within an image or a video.

2015年6月8日 · Our unified architecture is extremely fast. Our base YOLO model processes images in real-time at 45 frames per second. A smaller version of the network, Fast YOLO, processes an astounding 155 frames per second while still achieving double the mAP of other real-time detectors.

2024年10月10日 · YoloDotNet v2.1 是一个基于 C# 和 .NET 8 的实时物体检测框架，专为图像和视频中的物体检测而设计。它集成了 Yolov8 ~ Yolov11 模型，通过 ML.NET 和 ONNX 运行时实现高效的物体检测，并支持 GPU 加速（使用 CUDA）。

2023年6月5日 · YOLO 模型采用图像 3(RGB) x 416px x 416px。 模型接受此输入，并将其传递到不同的层以生成输出。 输出将输入图像划分为一个 13 x 13 网格，网格中的每个单元格由 125 值组成。 什么是 ONNX 模型？ 开放神经网络交换 (ONNX) 是 AI 模型的开放源代码格式。

2024年11月12日 · 一、yolov5是深度学习的一个目标检测算法，具有很强的实现能力。本篇文章主要是讲如何用C#读取yolov5模型做目标检测 二、首先C#+yolov5肯定是要训练模型 1.选用yolov5-7.0 2.

2022年6月15日 · In the world of computer vision, YOLOv8 object detection really stands out for its super accuracy and speed. It's the latest version of the YOLO series, and it's known for being able to detect objects in real-time. YOLOv8 takes web applications, APIs, and image analysis to the next level with its to

2024年11月20日 · YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，其设计目的是快速而准确地识别图像中的物体。YOLOv3是YOLO系列的第三个版本，它在速度和精度上都进行了显著提升，尤其在小目标检测方面表现优秀。本项目是...

YOLO (You Only Look Once) is a popular object detection model known for its speed and accuracy. It was first introduced by Joseph Redmon et al. in 2016 and has since undergone several iterations, the latest being YOLO v7. In this article, we will discuss what makes YOLO v7 stand out and how it compares to other object detection algorithms.

Use the YOLO v4 and v5 (ONNX) models for object detection in C# using ML.Net Topics