基于PyTorch、ONNX、TensorRT轻量化实现YOLOv4源码+权重文件+训练数据集

基于PyTorch、ONNX、TensorRT轻量化实现YOLOv4源码+权重文件+训练数据集，详细目录结构如下：

├── README.md

├── dataset.py dataset

├── demo.py demo运行pytorch --> tool/darknet2pytorch

├── demo_darknet2onnx.py 转换为onnx格式的工具 --> tool/darknet2pytorch

├── demo_pytorch2onnx.py 转换为onnx格式的工具

├── models.py pytorch模型

├── train.py 训练models.py模型

├── cfg.py 训练所需的配置文件

├── cfg --> darknet2pytorch

├── data