【亲测免费】 Yolov8.Net 项目常见问题解决方案

Yolov8.Net 项目常见问题解决方案

【免费下载链接】Yolov8.Net A .net 6 implementation to use Yolov5 and Yolov8 models via the ONNX Runtime 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/Yolov8.Net

项目基础介绍

Yolov8.Net 是一个基于 .NET 6 的开源项目，旨在通过 ONNX Runtime 使用 Yolov5 和 Yolov8 模型。该项目提供了一个 .NET 接口，使得开发者可以在 .NET 环境中轻松地加载和使用这些模型进行对象检测、实例分割、姿态估计和图像分类等任务。主要的编程语言是 C#。

新手使用注意事项及解决方案

1. 模型加载时间过长

问题描述：初次加载模型时，可能会遇到加载时间过长的问题，导致初始预测速度较慢。

解决方案：

1. 预加载模型：在应用程序启动时预先加载模型，而不是在需要预测时才加载。这样可以避免每次预测时的加载延迟。
2. 缓存模型：将加载后的模型缓存起来，以便后续使用时可以直接从缓存中获取，减少加载时间。

// 预加载模型
using var yolo = YoloV8Predictor.Create("/assets/yolov8m.onnx");
// 缓存模型
var modelCache = new Dictionary<string, YoloV8Predictor>
{
    { "/assets/yolov8m.onnx", yolo }
};

2. GPU 使用问题

问题描述：如果想要使用 GPU 进行加速，必须安装 CUDA 驱动和 cuDNN，否则模型将无法在 GPU 上运行。

解决方案：

1. 安装 CUDA 和 cuDNN：确保系统中已安装 CUDA 驱动和 cuDNN。建议安装与项目兼容的版本（如 cuDNN 9.3 + CUDA 11.8）。
2. 检查 GPU 支持：在代码中检查 GPU 是否可用，并在可用时使用 GPU 进行预测。

// 检查 GPU 是否可用
if (OnnxRuntime.IsGpuAvailable())
{
    // 使用 GPU 进行预测
    var options = new SessionOptions();
    options.AppendExecutionProvider_CUDA();
    using var yolo = YoloV8Predictor.Create("/assets/yolov8m.onnx", options);
}
else
{
    // 使用 CPU 进行预测
    using var yolo = YoloV8Predictor.Create("/assets/yolov8m.onnx");
}

3. 自定义标签问题

问题描述：如果使用自定义训练的模型，可能需要提供自定义的标签，否则将使用标准的 Coco 标签。

解决方案：

1. 准备自定义标签：将自定义标签存储在一个数组中，并在创建预测器时传递给模型。
2. 加载自定义标签：在代码中加载自定义标签，并将其传递给模型。

// 自定义标签
string[] customLabels = { "label1", "label2", "label3" };
// 创建预测器并传递自定义标签
using var yolo = YoloV8Predictor.Create("/assets/yolov8m.onnx", customLabels);

通过以上解决方案，新手可以更好地理解和使用 Yolov8.Net 项目，避免常见的问题并提高开发效率。

【免费下载链接】Yolov8.Net A .net 6 implementation to use Yolov5 and Yolov8 models via the ONNX Runtime 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/Yolov8.Net