tensorflow - 如何从 .cfg 文件加载 darknet YOLOv3 模型并从 .weights 文件加载权重，并将模型与权重保存到 .h5 文件？

Question

我已经从 darknet 下载了 YOLOv3 的 .weights 和 .cfg 文件(链接: https://pjreddie.com/darknet/yolo/ )我想创建一个模型并从这些文件中分配权重，并且我想将具有分配权重的模型保存到.h5 文件，以便我可以使用 keras.models.load_model() 将 .h5 模型加载到 Keras 中。

请帮忙。

Answer 1

您应该检查 this 中给出的说明存储库。这基本上是 YOLOv3(Tensorflow 后端)的 keras 实现。

• 从 YOLO 网站下载 YOLOv3 权重。

• 将 Darknet YOLO 模型转换为 Keras 模型。

  python Convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5

由于您已经下载了权重和配置文件，因此可以跳过第一步。从存储库下载 convert.py 脚本并只需运行上述命令。

注意:以上命令假设yolov3.cfg、yolov3.weights和model_data(文件夹)是与 convert.py 位于同一路径。