YoloDotNet

C# 里一站式跑 YOLO 五类视觉任务

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 计算机视觉 🍴 复刻 152 🐛 待处理 34 👀 关注 24
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 851
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,无在线服务

项目预览

YoloDotNet 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉
开发团队NickSwardh
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,无在线服务
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言C#
技术栈/模型computer-vision,detection,image-classification,obb,object-detection,onnx,onnx-runtime,segmentation,tensorrt,video,video-processing,yolo,yolo-world,yolo26,yoloe,yolov10,yolov11,yolov12,yolov8,yolov9
GitHub 星标★ 851
上线时间2023-10-06 00:00:00
代码更新2026-10-20
仓库体积431.8 MB
本站数据更新2026-10-25
维护状态活跃
收录时间2026-10-25
浏览次数0

项目介绍

YoloDotNet 是一个基于 C# 与 .NET 8.0 的计算机视觉推理库,目标是把 YOLO 系列模型在 .NET 生态中跑通并封装成易用 API。它解决的核心问题是:C# 开发者过去做目标检测往往要绕道 Python 或自己封装 ONNX Runtime,接口零散、后处理复杂。项目通过 ONNX Runtime 加载模型,统一提供图像分类、目标检测、OBB 旋转框检测、实例分割和姿态估计五类任务的推理能力,并同时支持静态图片与实时视频流处理。底层可选用 TensorRT 加速,适合在 Windows/Linux 上做桌面端或服务端的视觉应用。整体定位是「.NET 里的 YOLO 一站式推理封装」,让熟悉 C# 的团队不必引入 Python 依赖即可完成从模型加载、预处理、推理到结果解析的完整链路。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-25 · 当前星标 ★ 851

核心亮点

  • 统一 API 覆盖分类、检测、OBB、分割、姿态五类任务,减少多库拼接
  • 基于 ONNX Runtime 并可选 TensorRT 加速,兼顾通用性与推理性能
  • 原生 .NET 8.0 实现,C# 项目无需引入 Python 运行时即可集成

不足之处

  • 仅支持 YOLO 系列模型,换用其他检测架构需另寻方案
  • 早期项目,生态与第三方教程相对有限,复杂场景需自行调试

适用场景

  • C# 桌面端或 WPF 应用集成实时目标检测
  • 工业质检中对旋转目标做 OBB 检测
  • 视频监控流中做人形姿态估计与分割

替代项目

Ultralytics、ONNX Runtime、OpenCvSharp

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