【亲测免费】 YOLOv8 基于 C 的部署平台安装和配置指南

YOLOv8 基于 C# 的部署平台安装和配置指南

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目介绍

本项目是一个基于 C# 编程语言的深度学习模型部署平台，专门用于部署 YOLOv8 系列模型，包括目标检测（Yolov8-det）、姿态识别（Yolov8-pose）、图像分类（Yolov8-cls）和图像分割（Yolov8-seg）等应用场景。该项目使用 .NET Framework 4.8 开发，支持多种推理引擎，如 OpenVINO™、TensorRT、ONNX runtime 和 OpenCV DNN，能够在 CPU、IGPU 和 GPU 等多种设备上进行推理。

主要编程语言

• C#

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术和框架

• YOLOv8: 目标检测、姿态识别、图像分类和图像分割模型。
• OpenVINO™: 用于 CPU 和 IGPU 推理的深度学习推理引擎。
• TensorRT: 用于 GPU 推理的高性能深度学习推理引擎。
• ONNX runtime: 跨平台的深度学习推理引擎。
• OpenCV DNN: 用于图像处理的深度学习模块。
• .NET Framework 4.8: 项目的基础开发框架。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤

准备工作

1. 操作系统: Windows 10 或更高版本。
2. 开发环境: Visual Studio 2019 或更高版本。
3. 依赖库:
   • OpenVINO™ 2022.1 或更高版本
   • TensorRT 8.x 或更高版本
   • ONNX runtime 1.x 或更高版本
   • OpenCV 4.x 或更高版本

详细安装步骤

步骤 1: 克隆项目仓库

首先，从 GitHub 克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/guojin-yan/Csharp_deploy_Yolov8.git

步骤 2: 安装 OpenVINO™

1. 下载并安装 OpenVINO™ 2022.1 或更高版本。
2. 配置环境变量：
   • 将 OpenVINO™ 的 bin 目录添加到系统环境变量 PATH 中。
   • 将 OpenVINO™ 的 lib 目录添加到系统环境变量 LD_LIBRARY_PATH 中。

步骤 3: 安装 TensorRT

1. 下载并安装 TensorRT 8.x 或更高版本。
2. 配置环境变量：
   • 将 TensorRT 的 bin 目录添加到系统环境变量 PATH 中。
   • 将 TensorRT 的 lib 目录添加到系统环境变量 LD_LIBRARY_PATH 中。

步骤 4: 安装 ONNX runtime

1. 下载并安装 ONNX runtime 1.x 或更高版本。
2. 配置环境变量：
   • 将 ONNX runtime 的 bin 目录添加到系统环境变量 PATH 中。
   • 将 ONNX runtime 的 lib 目录添加到系统环境变量 LD_LIBRARY_PATH 中。

步骤 5: 安装 OpenCV

1. 下载并安装 OpenCV 4.x 或更高版本。
2. 配置环境变量：
   • 将 OpenCV 的 bin 目录添加到系统环境变量 PATH 中。
   • 将 OpenCV 的 lib 目录添加到系统环境变量 LD_LIBRARY_PATH 中。

步骤 6: 打开项目并配置

1. 打开 Visual Studio，加载项目解决方案文件 CSharp-Deploy-YOLO.sln。
2. 在项目属性中，配置引用路径，确保所有依赖库的路径正确。
3. 编译项目，确保没有错误。

步骤 7: 运行项目

1. 在 Visual Studio 中，选择合适的配置（Debug 或 Release）。
2. 运行项目，开始使用 YOLOv8 模型进行推理。

通过以上步骤，您应该能够成功安装和配置 YOLOv8 基于 C# 的部署平台，并开始使用各种 YOLOv8 模型进行推理。如果在安装和配置过程中遇到任何问题，请参考项目文档或联系项目维护者获取帮助。