【YOLO4模型转换】darknet-YOLO4模型转ONNX详细教程，附开源包

始不晚

!!!!YOLO4不需要转onnx了,可直接使用DNN调用!!!
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OpenCV类库千呼万唤始出来，那么有了利器，我们就得出鞘。
在火山发布该类库之前，很多人都在用易语言大佬发出的工具训练自己的YOLO4或YOLO5模型，但是，YOLO4模型为

YOLO5的则是.pt
今天说下YOLO4，如darknet_last.weights的权重模型，那么火山封装为调用onnx

我们如何调用训练好的模型呢？
首先我么需要安装Anaconda，我给大家准备了：

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第一步是安装Anaconda，第二步是创建虚拟环境和安装对应的引用库
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在这里，我就当大家已经安装好了环境。
转换需要大佬的开源项目，我已打包上传。
解压后，我们打开Anaconda，并进入到自己创建的yolo环境。如图

然后cd到这个开源包的解压路径：

然后输入命令：
python demo_darknet2onnx.py ./res3/darknet.cfg ./res3/labels.names ./res3/darknet_last.weights ./res3/RC.png 1
请根据自身情况更改，输入后回车。因为好多人是用darknet-yolo4训练模型，所以用这个demo_darknet2onnx.py
如果你是用的pytorch-yolo4训练的模型，就换成demo_pytorch2onnx.py即可。

经过几秒钟，你就会在该开源包的同目录获得ONNX文件。

然后你就能在火山CV机器视觉AI类库中调用啦。
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YOLO5也很简单哦。[YOLO5模型转换]教你YOLO5模型pt转onnx详细教程,附文件


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