No se puede convertir el modelo YOLOv4 a un formato de representación intermedia (IR)

• Se seguido la instrucción en Convertir modelo YOLOv4 a IR y no se pudo convertir el modelo en formato TensorFlow2*.
• Se recibió un error de TypeError: buffer is too small for requested array al convertir YOLOv4 darknet a modelo Desenlazado.

Cambie el directorio a Model Yolo-v4-tf model con downloader.py script:
cd /deployment_tools/tools/model_downloader
sudo python3 downloader.py --name=yolo-v4-tf

Renombre el archivo de peso personalizado a yoindex4.weights y reemplace al siguiente directorio:
/deployment_tools/tools/model_downloader/public/yolo-v4-tf

Renombre el archivo de configuración personalizado a yoindex4.cfg y reemplace por el siguiente directorio:
/deployment_tools/tools/model_downloader/public/yolo-v4-tf/keras-YOLOv3-model-set/cfg

Cambie al siguiente directorio y ejecute pre-convert.py script.
cd /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/open_model_zoo/models/public/yolo-v4-tf
sudo python3 pre-convert.py "/deployment_tools/tools/model_downloader/public/yolo-v4-tf" "/deployment_tools/tools/model_downloader/public/yolo-v4-tf"

yolo-v4.savedmodel se generará en el siguiente directorio:
/opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/tools/model_downloader/public/yolo-v4-tf

Cambie el directorio a Optimizador de modelos y ejecute mo.py script:
cd /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/model_optimizer
sudo python3 mo.py --framework=tf --data_type=FP16 --output_dir=/deployment_tools/tools/model_downloader/public/yolo-v4-tf/FP16 --model_name=yolo-v4-tf --input_shape=[1,416,416,3] --input=image_input --scale_values=image_input[255] --reverse_input_channels --saved_model_dir=/deployment_tools/tools/model_downloader/public/yolo-v4-tf/yolo-v4.savedmodel

La representación intermedia se generará en el siguiente directorio:
/opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/tools/model_downloader/public/yolo-v4-tf/FP16