基于.Net6使用YoloV8的分割模型部署【附部署源码】

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分类专栏： Yolo.Net 文章标签： YOLO 计算机视觉 深度学习 .net c#
于 2023-06-20 15:45:52 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Zythonista/article/details/131307551
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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

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使用环境

NETFramework

  • .Net6.0
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