TorchSharp使用yolov8代码

TorchSharp是一个.NET版本的PyTorch库，它允许开发者在.NET Core和C#环境中使用深度学习框架。YOLOv8是一种基于YOLO（You Only Look Once）的目标检测算法的最新版本，它具有较高的速度和精度。

要在TorchSharp中使用YOLOv8，首先需要安装必要的库，包括TorchSharp本身以及包含YOLOv8模型的NuGet包。这通常涉及以下步骤：

1. **安装依赖**：
- 安装`TorchSharp`及其对应的运行时支持（例如.TorchRuntime.Mac或.TorchRuntime.Windows）
- 如果要用到预训练的YOLOv8模型，还需要`YOLOv8sharp` NuGet包

Install-Package TorchSharp
Install-Package YOLOv8sharp

2. **加载模型**：
使用TorchSharp加载YOLOv8的模型文件，通常是`.weights`格式，然后转换成.NET可以使用的格式。

using Torch;
// ...

string modelPath = "path_to_yolov8_weights_file";
var model = Darknet.Load(modelPath);

3. **前向推理**：
对于图像数据，应用前向传播并获取预测结果。

Tensor inputImage = ...; // Load your image tensor using appropriate library (e.g. OpenCV)
Tensor[] output = model.Forward(inputImage);

4. **解析结果**：
解析输出张量，通常会得到每个检测框的坐标、类别和置信度。

var detections = Decode(output, model.cfg); // Custom function to decode the output according to YOLOv8 configuration