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C#使用Yolov5 ONNX模型进行推理(适用于.NET 461,含.NET 461与.NET 6.0的转换说明)

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简介:
本教程详解如何在C#项目中利用Yolov5 ONNX模型进行目标检测,涵盖.NET Framework 4.6.1和.NET 6.0环境下的应用及迁移方法。 在YOLOv4发布不久后,YOLOv5迅速问世。这款新算法基于YOLOv4进行了改进,并提升了检测性能。尽管还没有对这两者进行直接的性能比较分析,但根据COCO数据集上的测试结果来看,YOLOv5的表现相当不错。人们对它的创新性持有不同看法:有人持肯定态度,也有人表示怀疑。不过在我看来,即便这些改进看起来简单或缺乏显著的新意,它们确实有助于提高检测算法的效果。实际上,在工业界中更倾向于使用这种相对简便的方法来实现较高的精度,而不是依赖复杂的算法。 本段落将详细介绍YOLOv5提出的改进思路,并鼓励大家尝试把这些想法应用到其他的目标检测模型当中去。

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