要在C#中使用PaddleYolo進行多目標跟蹤，你需要遵循以下步驟：

1. 安裝PaddlePaddle C#預測庫

首先，你需要從PaddlePaddle官方網站下載C#預測庫。請訪問以下鏈接并根據你的操作系統和硬件選擇合適的版本：

https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/05_inference_deployment/inference/build_and_install_lib_cn.html

2. 導入PaddleYolo模型

將訓練好的PaddleYolo模型導入到C#項目中。你可以使用PaddlePaddle提供的模型或者自己訓練一個模型。將模型文件（如model.pdmodel和model.pdiparams）放在項目的合適位置。

3. 編寫C#代碼進行預測

在C#項目中，編寫以下代碼來加載模型并進行預測：

using System;
using Paddle;

namespace PaddleYoloMultiObjectTracking
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // 設置模型路徑
            string modelDir = "path/to/your/model";

            // 創建Paddle預測器
            PaddlePredictor predictor = PaddlePredictor.Create(new AnalysisConfig()
                .SetModel(modelDir + "/model.pdmodel", modelDir + "/model.pdiparams")
                .EnableUseGpu(false) // 如果使用GPU，請設置為true
                .SwitchIrOptim(true));

            // 準備輸入數據
            float[] inputData = new float[1 * 3 * 416 * 416]; // 假設輸入數據大小為1 * 3 * 416 * 416
            // 將圖像數據轉換為模型所需的輸入格式，并填充到inputData數組中

            // 創建輸入Tensor
            Tensor inputTensor = predictor.GetInputTensor("image");
            inputTensor.Reshape(new int[] { 1, 3, 416, 416 });
            inputTensor.CopyFromCpu(inputData);

            // 運行預測
            predictor.Run();

            // 獲取輸出Tensor
            Tensor outputTensor = predictor.GetOutputTensor("output");
            float[] outputData = new float[outputTensor.ElementNum()];
            outputTensor.CopyToCpu(outputData);

            // 處理輸出數據，例如解析目標檢測結果、跟蹤目標等
            // ...
        }
    }
}

4. 處理輸出數據

在上述代碼中，outputData數組包含了模型的輸出數據。你需要根據PaddleYolo模型的輸出格式解析這些數據，提取出目標的位置、類別等信息。然后，你可以使用多目標跟蹤算法（如Kalman Filter、DeepSORT等）對目標進行跟蹤。

5. 實現多目標跟蹤

根據你選擇的多目標跟蹤算法，實現相應的跟蹤邏輯。在每一幀圖像上運行PaddleYolo模型，更新跟蹤器的狀態，并獲取跟蹤結果。

這樣，你就可以在C#中使用PaddleYolo進行多目標跟蹤了。注意，這里的代碼僅作為示例，你可能需要根據實際情況進行調整。