C#加载yolo11模型，并且运行模型，获取目标检测，分类结果，怎么写代码

在C#中，尤其是通过.NET Core库，你可以使用深度学习框架如TensorFlow.NET、Darknet或MMLab.Detection等来加载YOLOv11模型并进行目标检测。以下是一个简化的步骤示例，假设我们使用的是MMLab.Detection：

using MMLab.Detection.YOLO;
// 其他必要的NuGet包引用

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // 加载模型（这里使用的是预训练的YOLOv11模型）
        var model = YOLOv11.LoadFromConfig("path_to_yolov11_config.yml", "path_to_yolov11_weights.weights");

        // 设置输入图片路径
        string imagePath = "path_to_image.jpg";

        // 进行预测
        var predictionResult = model.Predict(imagePath);

        // 获取目标检测和分类结果
        List<DetectedObject> detections = predictionResult.Detections;

        foreach (DetectedObject detection in detections)
        {
            Console.WriteLine($"类别: {detection.Class}, 目标坐标: ({detection.BoundingBox.Left}, {detection.BoundingBox.Top}), 宽度: {detection.BoundingBox.Width}, 高度: {detection.BoundingBox.Height}");
        }

        // 关闭模型资源
        model.Dispose();
    }
}