源码基于.Net6使用YoloV8的分割模型
本仓库致力于将先进的YoloV8分割模型引入.NET 6平台，专为C#开发者设计。此项目提供了详尽的源码示例，帮助开发者理解和应用YoloV8在图像分割任务中的强大功能。通过本仓库，您可以学习如何在C#环境中构建和部署YoloV8分割模型，掌握Onnx模型的解析与预测流程，并深入了解如何处理预测后的张量数据，实现精准的图像分析。
特性概览：
- 跨平台兼容性：基于.Net 6，确保了项目的高效率和跨平台运行能力。
- YoloV8模型集成：包含了YoloV8专门针对图像分割优化的模型
yolov8n-seg.onnx，适合多种场景下的物体分割需求。 - Onnx模型解析：详细展示了如何加载和解析Onnx格式的YoloV8模型，适合.Net开发者快速上手。
- 预测及结果处理：提供完整的代码示例，演示从输入图像到获取分割预测结果的全过程。
- 测试图像集：随项目附带测试图像，以便用户即时验证模型效果，加速开发迭代。
快速入门：
- 环境准备：确保您的开发环境已安装.NET 6 SDK。
- 获取源码：克隆或下载本仓库至本地。
- 运行项目：打开解决方案文件，在Visual Studio或任何支持.NET 6的IDE中编译并运行。
- 体验预测：利用提供的测试图像或自定义图片进行模型预测，观察分割效果。
技术栈：
- .NET 6
- C#
- ONNX Runtime
- YoloV8 分割模型
注意事项：
- 在使用过程中，请遵守相关的开源协议和版权要求。
- 为了最佳性能，建议了解基础的深度学习概念以及YoloV8模型的工作原理。
- 如遇技术问题，欢迎贡献代码或在社区提问，共同促进项目发展。
加入我们，探索.YoloV8在.Net世界中的无限可能，无论是工业检测、医疗影像分析还是日常的图像处理任务，此项目都将为您提供坚实的技术支持。