01 / OVERVIEW
项目概况
SimdYolo 用纯 C# 实现 YOLO 推理与受支持模型的检测头微调，覆盖目标检测、实例分割和姿态估计。它直接读取支持范围内的 PT 与 ONNX 文件，在 CPU 上使用 SIMD / intrinsics，并提供 Vulkan 与 Metal 后端。仓库包含网页示例、模型说明和可复现的测试记录。
02 / CAPABILITIES
主要能力
01
支持范围内的 PT / ONNX 模型直接加载
02
目标检测、实例分割与姿态估计
03
CPU SIMD、Vulkan / Metal 后端及检测头微调
03 / POSSIBILITIES
可以探索的场景
- 在 .NET 图像应用中探索目标检测、分割与姿态估计
- 研究不依赖 Python 推理运行时的模型加载与执行
- 使用受支持的检测模型探索标注、预标注及检测头微调
04 / GET STARTED
开始使用
开始之前
- .NET 10 SDK 或对应版本的运行环境
- 按模型清单选择支持的权重与任务，核对模型许可证
- GPU 运行需兼容驱动；各后端验证范围不同
获取项目
git clone https://github.com/donet-org-cn/SimdYolo.git接下来
- 安装推理包，或从源码构建项目。
- 按仓库模型清单准备权重，阅读对应推理 API 示例。
- 先验证单张图片，再按需求探索网页演示或检测头微调。
05 / SCOPE & STATUS
当前边界
模型和算子支持以仓库清单为准。Metal 后端尚未实机验证；训练为冻结骨干的检测头微调。
此页面根据公开 README 整理。版本、许可证及实际支持范围，以仓库文档为准。
更新于 2026-10-27