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目标检测是计算机视觉的核心任务之一，旨在定位并识别图像中的物体。传统方法如YOLO依赖固定类别训练，难以应对未知物体。开放词汇检测技术通过结合视觉与语言模型，实现了对海量类别的零样本识别。其技术价值在于大幅降低数据标注成本，提升模型泛化能力，适用于工业质检、机器人抓取等场景。本文聚焦于将前沿的Detic模型集成到C#工业上位机中，详细解析了如何利用ONNX Runtime进行高性能推理，并处理其输

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