在C#中处理多目标检测可以采用以下策略：
使用现有的机器学习框架：C#可以使用一些现有的机器学习框架，如TensorFlow.NET、ML.NET等，来实现多目标检测。这些框架提供了训练和推理的功能，可以帮助实现多目标检测。
使用开源的目标检测模型：C#可以使用一些开源的目标检测模型，如YOLO (You Only Look Once)、Faster R-CNN等，来进行多目标检测。这些模型已经在大规模的数据集上进行了训练，并且在各种场景中都有很好的性能。
自定义目标检测模型：如果需要针对特定的场景或目标进行多目标检测，可以使用C#来自定义目标检测模型。可以通过收集和标记数据集，然后使用机器学习框架进行训练，最终实现多目标检测。
集成图像处理库：C#可以集成一些图像处理库，如OpenCVSharp、EmguCV等，来辅助进行多目标检测。这些库提供了各种图像处理算法和工具，可以帮助实现目标检测的各个步骤，如图像预处理、特征提取等。
利用并行计算：对于大规模的目标检测任务，可以利用C#的并行计算功能来加速处理过程。可以使用多线程或并行任务库来实现并行处理，提高多目标检测的效率和性能。