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Tensorflow 如何从.cfg文件加载darknet YOLOv3模型，从.weights文件加载权重，并将带有权重的模型保存到.h5文件？

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Tensorflow 如何从.cfg文件加载darknet YOLOv3模型，从.weights文件加载权重，并将带有权重的模型保存到.h5文件？,tensorflow,machine-learning,keras,deep-learning,yolo,Tensorflow,Machine Learning,Keras,Deep Learning,Yolo,我已经从darknet（链接：）下载了YOLOv3的.weights和.cfg文件。我想创建一个模型并从这些文件中分配权重，我想用分配的权重将模型保存到一个.h5文件中，这样我就可以使用Keras.models.load_model（）将.h5模型加载到Keras中 请帮忙 您应该检查存储库中给出的说明。这基本上就是YOLOv3（Tensorflow后端）的keras实现 从YOLO网站下载YOLOv3重量 将Darknet YOLO模型转换为Keras模型 python convert.py

我已经从darknet（链接：）下载了YOLOv3的.weights和.cfg文件。我想创建一个模型并从这些文件中分配权重，我想用分配的权重将模型保存到一个.h5文件中，这样我就可以使用Keras.models.load_model（）将.h5模型加载到Keras中

请帮忙

您应该检查存储库中给出的说明。这基本上就是YOLOv3（Tensorflow后端）的keras实现

  • 从YOLO网站下载YOLOv3重量
  • 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，只需运行上述命令

注意：上述命令假定
yolov3.cfg
、
yolov3.weights
和
model\u数据
（文件夹）与
convert.py
位于同一路径