基于PyTorch、ONNX和TensorRT技术，实现了最小化的YOLOv4源码与权重文件。以下是文件目录结构：

- README.md

- dataset.py（数据集）

- demo.py（运行pytorch的示例 --> tool/darknet2pytorch）

- demo_darknet2onnx.py（将模型转换为ONNX格式的工具 --> tool/darknet2pytorch）

- demo_pytorch2onnx.py（将模型转换为ONNX格式的工具）

- models.py（pytorch模型）

- train.py（训练models.py的文件）

- cfg.py（用于训练的配置文件）

- cfg文件夹（darknet2pytorch配置文件）

- data文件夹