如何从.cfg文件中加载Darknet YOLOv3模型并从.weights文件中加载权重，并将带有权重的模型保存到.h5文件中？

Question

我已经从darknet（链接：https://pjreddie.com/darknet/yolo/）下载了YOLOv3的.weights和.cfg文件（链接：{{3}}），我想创建一个模型并从这些文件中分配权重，并且我想用分配的值保存模型权重到一个.h5文件，以便我可以使用keras.models.load_model（）将.h5模型加载到Keras中。

请帮助。

Answer 1

您应该查看this存储库中给出的说明。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

由于您已经下载了砝码和配置文件，因此可以跳过第一步。从存储库下载convert.py脚本，只需运行上面的命令。

注意：上面的命令假定yolov3.cfg，yolov3.weights和model_data（文件夹）位于与convert.py相同的路径中。