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C# WinForm中使用OpenVINO部署Yolov8实例分割模型的源代码

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简介：
本项目提供在C# WinForm环境中利用OpenVINO高效运行Yolov8实例分割模型的完整源代码。展示了如何集成先进的人工智能技术于桌面应用开发之中，适用于计算机视觉相关领域的开发者参考学习。 测试环境为VS2019，使用.NET Framework 4.8版本，并集成了OpenCvSharp 4.8.0与OpenVinoSharp库。无需额外安装OpenVINO运行库即可直接运行项目。 视频演示地址可以在B站找到相关链接进行观看。

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  • C# WinForm中使用OpenVINO部署Yolov8实例分割模型的源代码
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    本项目提供在C# WinForm环境中利用OpenVINO高效运行Yolov8实例分割模型的完整源代码。展示了如何集成先进的人工智能技术于桌面应用开发之中，适用于计算机视觉相关领域的开发者参考学习。 测试环境为VS2019，使用.NET Framework 4.8版本，并集成了OpenCvSharp 4.8.0与OpenVinoSharp库。无需额外安装OpenVINO运行库即可直接运行项目。 视频演示地址可以在B站找到相关链接进行观看。
     
  • C# WinForm中使用OpenVINO部署Yolov8-Pose姿态估计算法的源代码
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    本项目提供了一套在Windows环境下利用C#和WinForms框架集成OpenVINO工具包，实现YOLOv8-Pose姿态估计模型高效部署的完整源代码。 【测试环境】 - 开发工具：Visual Studio 2019 - .NET框架版本：4.8 - OpenCvSharp库版本：4.8.0 - 使用OpenVinoSharp，无需额外安装OpenVINO运行库即可直接运行 请参考相关博客和视频演示以获取更多信息。
     
  • C# WinForm YOLOv5-ONNX 实例分割模型部署源码.7z
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    本资源提供了一个使用C# WinForms框架集成YOLOv5-ONNX实例分割模型的完整项目源代码，便于图像识别与处理应用开发。 【测试环境】 - 开发工具：Visual Studio 2019 - .NET框架版本：4.7.2 - OpenCVSharp库版本：4.8.0 - ONNX Runtime库版本：1.16.3 视频演示已上传至相关平台。更多详细信息请参阅项目博客文章。 由于原文中未提供具体联系方式，因此在重写时没有添加或修改任何联系信息。
     
  • 使用OpenVINO C++异步推理接口部署YOLOv8的代码
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    本项目提供了一个详细的教程和示例代码，展示如何利用OpenVINO的C++异步推理接口高效地部署YOLOv8模型，适用于需要高性能目标检测应用的开发者。 OpenVINO Runtime支持同步或异步模式下的推理操作。使用Async API的一个主要优点是，在设备忙于进行推理计算期间，应用程序可以并行执行其他任务（例如填充输入数据或调度其它请求），而无需等待当前的推理过程完成。 在本视频中，我们通过对比YOLOv8模型采用同步和异步API时的表现情况来展示OpenVINO的不同性能。具体来看，在使用同步推理接口的情况下，一帧图像平均需要43.02毫秒的时间；而在利用异步接口进行操作时，则只需11.37毫秒完成相同任务。这意味着在一秒内可以实现87.98FPS的推理速度，是同步模式下的约3.78倍，明显更快。
     
  • C++中使用OnnxRuntime部署yolov8模型
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    本文介绍了如何在C++环境中利用ONNX Runtime高效地部署YOLOv8模型，详细阐述了技术实现过程和关键步骤。 在C++环境中部署YOLO模型涉及几个关键步骤：首先需要获取YOLO的预训练权重文件，并确保这些文件与使用的代码版本兼容；其次，在C++项目中集成Darknet库，这是实现YOLO算法的基础框架之一；然后根据具体需求调整源码中的参数设置，比如输入图像大小、类别数等。部署过程中可能还需解决跨平台编译问题和性能优化挑战，以确保模型在目标设备上高效运行。
     
  • C++中使用OnnxRuntime部署yolov8模型
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    本文章介绍了如何在C++环境下利用ONNX Runtime高效地部署YOLOv8模型，为开发者提供了一种将先进目标检测技术集成到应用中的方法。 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法，其最新版本为YOLOv8。OnnxRuntime是由Microsoft开发的一个高性能的推理引擎，用于执行机器学习模型，包括YOLO模型。在C++环境中利用OnnxRuntime部署YOLOv8模型能够实现高效的计算机视觉任务处理。 首先了解YOLOv8模型：它是对前几代YOLO算法的改进版本，提高了检测速度和精度。训练过程通常涉及预处理、选择合适的训练集、损失函数以及优化器等步骤。完成训练后，我们得到一个.onnx格式的模型文件，并可以将其用于OnnxRuntime的部署。 接下来是关于OnnxRuntime的一些介绍：它支持多种平台及硬件加速如CPU、GPU和AI加速器。C++ API允许开发者在应用程序中集成模型推理功能。需要安装OnnxRuntime库并确保其与你的开发环境兼容。 以下是使用OnnxRuntime部署YOLOv8的步骤： 1. 引入依赖项：包含必要的头文件，并链接所需的库，保证使用的版本与操作系统和编译器相匹配。 2. 创建会话：初始化运行时环境，加载模型文件并创建一个用于执行推理任务的会话。 3. 预处理图像数据：YOLOv8需要特定格式的数据输入。这包括调整尺寸、归一化像素值等操作以满足模型需求。 4. 分配输入张量：为预处理后的数据分配内存，并准备好传递给模型进行预测。 5. 运行推理任务：将准备好的输入数据提供给会话，执行推断并获取输出结果。 6. 后处理步骤：对模型的原始输出进行解码和进一步处理以获得最终目标检测的结果。 7. 释放资源：完成所有操作后，确保正确地清理分配的所有内存和其他资源。 需要注意的是，在利用GPU加速时，请确认OnnxRuntime已配置为使用GPU，并且系统中安装了必要的CUDA和cuDNN库。通过以上步骤可以在C++环境中高效部署YOLOv8模型并实现实时目标检测功能。在实际应用过程中，可能还需要处理多线程、并发控制及性能优化等问题以适应不同的应用场景需求。
     
  • 使用OpenVINO CSharp异步推理接口部署YOLOv8的代码
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    本项目提供了一个详细的教程和示例代码，展示如何利用OpenVINO的C#异步API高效地在Windows环境中部署和运行YOLOv8模型进行目标检测。 OpenVINO Runtime支持同步或异步模式下的推理操作。使用Async API的一个主要优点是，在设备忙于进行推理任务期间，应用程序可以并行执行其他工作（例如填充输入数据或调度其他请求），而无需等待当前的推理过程完成。当采用异步API时，第二个请求的数据传输与第一个推理的过程同时发生，这样就能避免硬件闲置的情况出现。在下面的代码示例中，我们将展示如何使用OpenVINO的异步接口，在C#环境中部署YOLOv8模型，并实现视频中的快速推理操作。这里会演示同步模式下每一帧图像的处理过程。
     
  • C# OpenVino Yolov8 分割版.rar
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    本资源为C#结合OpenVINO实现YOLOv8目标检测分割版本项目压缩包，内含源代码及文档，适用于深度学习模型部署与优化。 C# OpenVino Yolov8 Seg 分割完整Demo 自带模型，可直接运行于VS2022+.net 4.8+openvino_2023.0.1.11005+opencv4环境。
     
  • Yolov5_Cpp_OpenVINO: 使用C++实现Yolov5并利用OpenVINO部署 - 源码
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    本项目使用C++实现了流行的YOLOv5目标检测模型，并通过OpenVINO工具套件进行高效部署，适用于资源受限的设备。包含了完整的源代码。 本段落介绍了一种使用C++实现并通过OpenVINO部署Yolov5的方法，在2020年9月结束的极市开发者榜单中的后厨老鼠识别赛题中取得了第四名的成绩。同年12月，注意到Yolov5有了一些变化，因此重新测试了该方法并进行了整理，希望能给需要的朋友提供一些参考，并帮助节省踩坑的时间。 在编辑本段落时是2020年12月3日，官方最新的版本为v3.1，在v3.0的版本中官网声明如下：Au 模型训练步骤： 1. 首先获取Yolov5工程 ``` git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git ``` 2021年2月27日，注意到Yolov5更新了4.0版本的发布。请注意该仓库在新版本中不能直接使用，请切换到v3.1对应的版本下进行操作。如果有兼容4.0版本的新实现方案欢迎贡献代码。 需要特别注意的是，在采用此方法时请确保使用的yolov5源码为合适的稳定版，以避免不必要的问题和错误。