前言
在目标检测一文中,我们学习了如何处理Onnx模型,并的到目标检测结果,在此基础上,本文实现基于.Net平台的实例分割任务。
执行YoloV8的分割任务后可以得到分割.pt模型。由于Python基本不用于工业软件的部署,最终还是希望能在.Net平台使用训练好的模型进行预测。我们可以将.pt文件转换成.onnx格式的网络模型,然后使用Microsoft.ML.OnnxRuntime读取、运行模型进行预测。
预测结果




使用环境
NETFramework
- .Net6.0
Nuget
- Mic

本文介绍了如何在.NET6环境中使用YoloV8的分割模型进行实例分割任务。通过将.pt模型转换为.onnx格式,借助Microsoft.ML.OnnxRuntime库进行预测。文章详细阐述了所需环境、依赖包,以及解析模型输出结果的方法,并提供了源码示例。
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