tensorflow-yolov4-tflite YOLOv4，YOLOv4-tiny在Tensorflow 2.0中实现。 将YOLO v4，YOLOv3，YOLO tiny .weights转换为.pb，.tflite和trt格式以生成tensorflow，tensorflow lite和tensorRT。 下载yolov4.weights文件： ://drive.google.com/open id 1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe_b9PaT 先决条件 Tensorflow 2.3.0rc0 性能 演示版 # Convert darknet weights to tensorflow # # yolov4 python save_model.py --weights ./data/yolov4.weights --output ./checkpoints/yolov4-416 --input_size 416 --model yolov4 # # yolov4-tiny python save_model.py --weights ./data/

使用netron做的可视化。 另外，也可参考本人csdn中有关YOLO_V4的介绍：https://blog.csdn.net/WANGWUSHAN/article/details/116331716。

在Azure上训练自定义YOLO v4暗网模型并在IoT Edge上与Azure Live Video Analytics一起运行 目录 训练定制的YOLO v4模型 先决条件 SSH客户端或命令行工具-对于Windows，请尝试 SCP客户端或命令行工具-对于Windows，请尝试 Azure订阅-适用于新客户的。 熟悉Unix命令-例如vim ， nano ， wget ， curl等。 视觉对象标记工具 在Azure中的Ubuntu（18.04）虚拟机上安装并运行测试 通过使用项目VM设置来设置N系列虚拟机。 SSH进入带有用户名和密码的Ubuntu DSVM（如果使用ssh密钥，则使用该密钥） 如果这是公司订阅，则可能需要删除Azure门户中“网络”下的入站端口规则（删除Cleanuptool-Deny-103） 通过运行以下命令测试Darknet可执行文件。 获得YO