YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法。它将目标检测视为一个回归问题，能够同时预测多个边界框和类别概率。YOLO在速度和准确性之间取得了很好的平衡，因此在实际应用中非常受欢迎。
对于C#实现的YOLO，虽然原版YOLO主要是在Python和一些深度学习框架如Darknet、TensorFlow等上开发的，但是社区中确实存在一些尝试将其功能移植到.NET环境下的项目。以下是一些可能的选择：
1. YOLOv4 in C
- 包名称：没有官方的C#包，但是可以找到一些开源项目实现了YOLOv4的功能。例如，
YoloV4DotNet 是一个将YOLOv4模型转换为ONNX格式，并通过ML.NET加载以在C#中使用的项目。
- GitHub地址：YoloV4DotNet
- 使用方法：
- 首先，你需要安装.NET Core SDK。
- 克隆上述仓库或者直接从NuGet安装
YoloV4DotNet包。
- 准备好YOLOv4的权重文件和配置文件，通常这些文件可以从YOLO的官方网站或相关论文的资源链接下载得到。
- 使用提供的示例代码作为起点，调整路径和参数以适应你的环境。
- 运行程序，对图像进行目标检测。
2. ML.NET
- 包名称：
Microsoft.ML
- 使用方法：
- 安装ML.NET包：可以通过Visual Studio的NuGet包管理器安装
Microsoft.ML及其相关的计算机视觉扩展包。
- 导入预训练的YOLO模型到ML.NET中。这通常需要将模型转换为ONNX格式，然后使用
Microsoft.ML.OnnxRuntime包来加载和执行模型。
- 编写代码调用模型进行预测。你可以参考ML.NET的官方文档和教程，了解如何处理图像数据、设置输入输出以及解析结果。
注意事项
- 在使用任何第三方库之前，确保检查其许可证是否符合你的项目需求。
- 模型的性能可能会因硬件配置而异，特别是对于需要大量计算资源的深度学习模型。
- 如果遇到特定的问题或错误，建议查阅项目的文档或向开发者社区寻求帮助。
以上就是关于C#中YOLO实现的一些信息。希望对你有所帮助！如果有其他问题，欢迎继续提问。