C#(winform)调用目标检测训练玩的bext.pt模型推理

在C# Winform中调用预训练的目标检测模型（如Bert .pt文件）通常涉及到深度学习框架的应用，这里假设你使用的是.NET Core和MMLight这样的跨平台库。以下是一个简化的步骤：

1. **安装必要的库**：
首先，你需要安装`SharpNet.ML`等支持TensorFlow或PyTorch模型的.NET库，以及`TensorFlow.NET`或`MNN`等.NET版本的深度学习框架。

2. **加载模型**：
使用库提供的功能加载`.pt`格式的模型，例如`MNN.Model.LoadFromFile()`或`TensorFlow.Net.SavedModelBundle.FromFile()`。

using MNN;
// 或者
using TensorFlow.Net;

string modelPath = "path_to_your_bext.pt";
MNN.NetModel netModel = MNN.NetModel.LoadFromFile(modelPath);
// 或者
var bundle = SavedModelBundle.FromFile("/content/bext", modelPath);

3. **数据准备**：
将输入图像转换成模型可以处理的张量形式。这可能需要进行归一化、裁剪、缩放等操作，具体取决于模型的需求。

4. **推理**：
创建一个方法来执行推理，并传递图片张量给模型，获取预测结果。

public static Tensor RunInference(Tensor input)
{
    // 如果是MNN:
    var result = netModel.Run(input);

    // 如果是TensorFlow.NET:
    dynamic output = bundle.Session.Run(new[]{bundle.Graph.GetTensorByName("output_node")}, new[] { input }, null);
    return output[0];
}

5. **处理结果**：
获取到的结果可能是类标签数组或分数数组，需要根据模型设计解析并处理。

// 假设我们得到的是一个类别得分数组
List<int> predictedClasses = ProcessPredictionResult(result.AsTensor());