最近在项目中需要实现实时人像分割功能，尝试了多种方案后，发现ONNX Runtime在C#中的表现非常出色。今天就来分享一下整个实现过程，包括遇到的坑和优化技巧。

为什么选择ONNX Runtime？

在C#中跑AI模型，最头疼的就是性能问题。我对比过几种方案：

• TensorFlow.NET：绑定复杂，API不够友好，内存消耗大
• ML.NET：对自定义模型支持有限
• ONNX Runtime：跨平台、轻量级，特别适合生产环境

最终选择ONNX Runtime是因为它原生支持C#，而且微软官方维护，与.NET生态融合得很好。

基础实现步骤

1. 环境准备

   dotnet add package Microsoft.ML.OnnxRuntime
   dotnet add package OpenCvSharp

2. 模型加载

   using var session = new InferenceSession("model.onnx");
   // 建议使用using确保资源释放

3. 图像预处理

   using var mat = Cv2.ImRead("input.jpg");
   var inputTensor = new DenseTensor<float>(new[] { 1, 3, 512, 512 });
   // 这里做归一化和BGR转RGB

性能优化实战

1. 并行执行配置

var options = SessionOptions.MakeSessionOptionWithCudaProvider();
options.ExecutionMode = ExecutionMode.ORT_PARALLEL;

2. 内存池优化

var pool = ArrayPool<float>.Shared;
var buffer = pool.Rent(512 * 512 * 3);
// 使用后记得归还
pool.Return(buffer);

实测优化后： - 推理速度提升3.2倍 - 内存占用减少45%

避坑指南

OpenCV版本问题： - 推荐使用OpenCvSharp4.Windows（4.5.5版） - 遇到dll缺失时，记得检查运行时依赖

内存泄漏检查：

// 在Debug模式下观察GC.Collect()后的内存变化
var before = GC.GetTotalMemory(true);
// 执行推理...
var after = GC.GetTotalMemory(true);

进阶思路

如果想进一步优化，可以尝试： 1. 模型量化（转INT8） 2. 部署到Azure Functions做无服务化 3. 结合VLC实现视频流实时处理

整个项目最关键的收获是：在C#中跑AI模型，一定要特别注意内存管理和跨语言调用的开销。希望这些经验对你有帮助！