在C#中處理多目標檢測可以采用以下策略：
使用現有的機器學習框架：C#可以使用一些現有的機器學習框架，如TensorFlow.NET、ML.NET等，來實現多目標檢測。這些框架提供了訓練和推理的功能，可以幫助實現多目標檢測。
使用開源的目標檢測模型：C#可以使用一些開源的目標檢測模型，如YOLO (You Only Look Once)、Faster R-CNN等，來進行多目標檢測。這些模型已經在大規模的數據集上進行了訓練，并且在各種場景中都有很好的性能。
自定義目標檢測模型：如果需要針對特定的場景或目標進行多目標檢測，可以使用C#來自定義目標檢測模型。可以通過收集和標記數據集，然后使用機器學習框架進行訓練，最終實現多目標檢測。
集成圖像處理庫：C#可以集成一些圖像處理庫，如OpenCVSharp、EmguCV等，來輔助進行多目標檢測。這些庫提供了各種圖像處理算法和工具，可以幫助實現目標檢測的各個步驟，如圖像預處理、特征提取等。
利用并行計算：對于大規模的目標檢測任務，可以利用C#的并行計算功能來加速處理過程。可以使用多線程或并行任務庫來實現并行處理，提高多目標檢測的效率和性能。
