3步搞定！Darknet模型转ONNX格式全攻略：从配置到部署无缝衔接
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dar/darknet 你是否还在为Darknet模型无法跨框架使用而烦恼？训练好的YOLOv4模型只能在Darknet框架运行，想部署到TensorRT或OpenVINO却无从下手？本文将通过3个核心步骤，带你完成Darknet模型到ONNX格式的转换，让模型部署不再受框架限制。读完本文你将掌握：配置文件修改技巧、权重文件处理方法、ONNX模型验证流程，以及部署到其他框架的关键注意事项。
准备工作：确认模型文件完整性
转换前需确保模型配置文件和权重文件齐全。Darknet模型的核心文件包括：
- 网络结构定义：cfg/yolov4.cfg
- 预训练权重：backup/yolov4.weights（需自行训练或下载）
- 类别名称列表：data/coco.names
检查文件目录结构是否符合要求：
darknet/
├── cfg/ # 模型配置文件目录
├── backup/ # 权重文件存储目录
├── data/ # 数据集及类别文件
└── darknet.py # 核心转换工具
第1步：修改配置文件适配导出需求
打开yolov4.cfg，需要修改3处关键配置：
- 将
batch=64和subdivisions=16改为batch=1和subdivisions=1（推理模式） - 注释掉
training=1（如有），添加training=0 - 确保
width和height为32的倍数（如608x608）
修改示例：
[net]
# Testing
batch=1
subdivisions=1
width=608
height=608
channels=3
momentum=0.949
decay=0.0005
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1
training=0 # 关键：设置为推理模式
第2步：使用darknet.py执行模型转换
通过项目提供的Python接口实现格式转换，执行以下命令：
python darknet.py export \
--config_file cfg/yolov4.cfg \
--weights_path backup/yolov4.weights \
--output_file yolov4.onnx \
--input_shape 1,3,608,608
关键参数说明：
--config_file：指定修改后的配置文件路径--weights_path：训练好的权重文件位置--output_file：导出的ONNX文件名及路径--input_shape：模型输入维度（NCHW格式）
转换成功后会在当前目录生成yolov4.onnx文件，日志输出应包含：
ONNX export completed successfully.
Model saved to: yolov4.onnx
第3步：验证ONNX模型有效性
使用ONNX Runtime工具验证模型结构和输出：
import onnxruntime as ort
import numpy as np
# 加载ONNX模型
session = ort.InferenceSession("yolov4.onnx")
input_name = session.get_inputs()[0].name
output_names = [o.name for o in session.get_outputs()]
# 构造测试输入
input_data = np.random.randn(1, 3, 608, 608).astype(np.float32)
# 执行推理
outputs = session.run(output_names, {input_name: input_data})
print(f"输出维度: {[o.shape for o in outputs]}")
正常输出应为3个检测头的特征图维度，类似：
输出维度: [(1, 255, 76, 76), (1, 255, 38, 38), (1, 255, 19, 19)]
部署到其他框架的关键注意事项
TensorRT部署
需使用TensorRT的ONNX解析器：
// 核心代码片段
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(0U);
auto parser = nvonnxparser::createParser(*network, gLogger);
parser->parseFromFile("yolov4.onnx", ILogger::Severity::kWARNING);
OpenVINO部署
通过模型优化器转换：
python mo_onnx.py --input_model yolov4.onnx --output_dir openvino_model
常见问题解决
问题1：转换时提示"Assertion failed: darknet_weights"
解决方案：检查权重文件路径是否正确，确保backup/目录存在对应权重文件
问题2：ONNX模型推理结果异常
检查配置文件中是否设置training=0，或使用工具可视化模型结构：
netron yolov4.onnx # 需要安装netron工具
总结与后续优化方向
本文通过darknet.py实现了Darknet到ONNX的转换，关键步骤包括配置文件修改、权重文件验证和模型导出。后续可优化：
- 使用scripts/gen_anchors.py重新计算锚框适配自定义数据集
- 尝试量化ONNX模型减小体积：
python -m onnxruntime.quantization quantize --input yolov4.onnx --output yolov4_quant.onnx
掌握模型格式转换技能后，可进一步学习ONNX Runtime的C++ API实现高性能部署，或研究src/yolo_layer.c中的检测层实现原理。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
