我已经开始研究图像中的对象检测。我有带有Darknet框架的YOLOv3神经网络。该网络已从COCO数据集中进行了预训练。现在，我需要进行一些迁移学习，以尝试使结果更好。我到目前为止所拥有的：
我已经创建了自定义数据集，并按照以下指南进行了学习转移：https://github.com/ultralytics/yolov3/wiki/Example:-Transfer-Learning
几个小时后，它吐出了一些.pt文件。从我收集到的数据中，.pt是PyTorch格式，但是我的程序使用.weights这是Darknet格式。首先，我试图找到如何将.pt转换为.weights的方法，但我偶然发现了这一点：https://github.com/marvis/pytorch-caffe-darknet-convert，但显然这仅适用于YOLOv2。
然后，我试图寻找一些有关如何使用Darknet进行学习的运气，但是没有运气。
从那时起，我陷入困境，无法前进，你们中的任何人都可以给我一些提示和指示，以了解如何在YOLOLv3 + Darknet上实现转移学习（或如何将.pt转换为{{1 }}，因为我已经知道如何创建.weights）？谢谢！