【免费】C#yolov3调用程序.zip_c#调用yolo资源-CSDN文库

共11个文件

dll：4个

html：1个

cfg：1个

yolo

yolov3

3星 · 超过75%的资源需积分: 0 83 浏览量 2020-11-13 09:26:20 上传评论 4 收藏 220.37MB ZIP 举报

C#调用YOLOv3实现目标识别是一个在计算机视觉领域常见的应用场景，主要涉及C#编程、YOLO（You Only Look Once）模型以及DLL动态链接库的使用。YOLOv3是目标检测算法的一种，以其高效和准确而受到广泛关注。在C#中，通过DLL来调用YOLOv3的C++实现，可以方便地将深度学习模型集成到桌面应用中，进行实时或离线的目标检测。 YOLOv3是一种基于深度学习的单阶段目标检测框架，由Joseph Redmon等人于2018年提出。该模型在前两代YOLO的基础上进行了优化，提高了检测速度和精度，尤其是在小目标检测上表现优秀。YOLOv3使用DarkNet框架训练，采用多尺度检测策略，结合了不同大小的卷积神经网络特征图，能够同时检测多个尺寸的目标。在C#项目中，YOLOv3通常以C++编译后的动态链接库（DLL）形式存在，这是因为C++更适合处理底层的计算和性能优化。C#通过P/Invoke（Platform Invoke）技术可以调用这些DLL中的函数，从而在C#环境中运行YOLOv3的预测代码。P/Invoke允许.NET应用程序调用非托管代码，如C/C++库，这使得C#开发者能够利用现有的C++库资源。为了在C#中调用YOLOv3，你需要完成以下步骤： 1. **创建DLL接口**：定义C++接口，包含YOLOv3的加载、预处理、预测和后处理等函数。这些函数需要按照C的调用约定（__stdcall）进行声明，以便C#能够正确地找到和调用它们。 2. **编译C++代码**：使用C++编译器（如GCC或MSVC）将YOLOv3的实现编译为DLL。确保编译时链接了必要的依赖库，如OpenCV用于图像处理，CUDA或OpenCL用于GPU加速等。 3. **C#调用DLL**：在C#项目中，使用`DllImport`特性导入定义好的C++接口，并在C#代码中调用这些函数，传入图像数据进行目标检测。 4. **图像处理**：由于YOLOv3需要标准化的输入，C#代码需要先对输入图像进行预处理，如调整大小、归一化等，然后传递给DLL进行预测。 5. **结果处理**：DLL返回检测结果后，C#代码需进行后处理，例如将坐标框转换回原始图像坐标，以及根据置信度阈值过滤检测结果。在"Release"目录下，可能包含了编译好的DLL文件和其他必要的资源文件，如模型权重文件、配置文件等。这些文件需要与C#应用程序一起部署，以便在运行时能够正确调用YOLOv3的功能。总结起来，C#调用YOLOv3实现目标识别涉及了深度学习、计算机视觉、C++编程以及跨语言调用等多方面知识。通过这个过程，你可以构建一个能够在C#环境中运行的目标检测系统，为各种应用场景提供服务，比如监控视频分析、自动驾驶辅助系统等。

资源详情

资源评论

资源推荐

收起资源包目录

Release.zip （11个子文件）

Release

1.jpg 224KB

LogoDetectionGui.exe 14KB

CppDll_Log.html 2KB

DeepLearning.dll 10KB

Assets

Weights

yolov3.weights 236.52MB

Cfg

yolov3.cfg 8KB

Data

coco.names 625B

coco.data 158B

x64

pthreadVC2.dll 81KB

pthreadGC2.dll 182KB

yolo_cpp_dll.dll 385KB

<HTML> <HEAD><TITLE>Application Log</TITLE></HEAD> <BODY BGCOLOR = "#000000"> Log Started at 09:20:20 on 11/13/20 </BODY></HTML>09:20:20    yolo_v2_class::Init - Init method is starting. </BODY></HTML>09:20:20    yolo_v2_class::Detector - Detector method is starting. </BODY></HTML>09:20:20    yolo_v2_class::Detector - network initialized. </BODY></HTML>09:20:20    yolo_v2_class::Detector - .\Assets\Cfg\yolov3.cfg </BODY></HTML>09:20:20    yolo_v2_class::Detector - .\Assets\Weights\yolov3.weights </BODY></HTML>09:20:21    yolo_v2_class::Detector - parse network config loaded. </BODY></HTML>09:20:25    yolo_v2_class::Detector - Weight files loaded. </BODY></HTML>09:20:26    yolo_v2_class::Detector - Set batch network loaded. </BODY></HTML>09:20:26    yolo_v2_class::Init - Init from deep learnig finished. </BODY></HTML>09:20:26    yolo_v2_class::Detect_Image - Detect image method is starting. </BODY></HTML>09:20:26    yolo_v2_class::Load_Image - Load image method started. </BODY></HTML>09:20:26    yolo_v2_class::Load_Image - Load image method finished. </BODY></HTML>09:20:26    yolo_v2_class::Detect - Detect method loaded. </BODY></HTML>09:20:29    yolo_v2_class::Detect - Get network boxes loaded. </BODY></HTML>09:20:29    yolo_v2_class::Detect - Box vector loaded. </BODY></HTML>09:20:29    yolo_v2_class::Detect_Image - Detect image method finished. </BODY></HTML>