最近准备做毕业设计，开始踩深度学习中目标检测的坑。在模型选择上，首选了yolo，因为速度快，这是公认的！从“某歌”上看到，要使用yolo-v3的keras版本必须将权重文件转换为.h5格式，而网上的教程对我并未有作用，因此在此写点总结。
环境：
1、IDE：pycharm
2、Python3.6
3、TensorFlow-GPU
准备：
1、下载yolov3代码文件：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
2、下载预训练权重：https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
解压这两个文件，然后将权重文件放到代码文件夹中
执行如下命令将darknet下的yolov3配置文件转换成keras适用的h5文件：
python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5
关键：
在哪执行上命令是关键，直接在cmd终端执行会报错，原因：我在Python的site-packages下并没有安装相应的环境，所以无法搜索到需要的模块；解决办法为：在pycharm中打开终端（pycharm左下角），如下图
cd 到keras-yolo3-master的文件下，执行上述命令，在model_data下便会多出yolo.h5文件，说明操作成功！
（说明：教程简单，但属于原创，转发请说明出处；新手上路，术语不准，请多包涵）