Разбор файла cfg froom YOLO-Darknet в OpenCV DNN

Я перешел по этой ссылке, чтобы обучить Йоло со своим собственным набором данных. Я не использую данные CIAFR10.
https://pjreddie.com/darknet/train-cifar/

Это файл cfg с именем cifar.cfg

[net]
batch=128
subdivisions=1
height=28
width=28
channels=3
max_crop=32
min_crop=32

hue=.1
saturation=.75
exposure=.75

learning_rate=0.001
policy=poly
power=4
max_batches =1000
momentum=0.9
decay=0.0005

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=32
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[maxpool]
size=2
stride=2

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=64
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[maxpool]
size=2
stride=2

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
filters=4
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[avgpool]

[softmax]
groups=1

[cost]
type=sse

Он правильно классифицирует тестовые изображения в Ubuntu 16.04.
Я использовал этот файл cgf и соответствующие значения в модуле DNC OpenCV3.4. Я использую Visual studio 2017.

 String modelFile = "cifar_small.cfg";
String modelBinary = "cifar_small.weights";

Когда строка ниже выполняется, я получаю сообщение об ошибке:

dnn::Net net = readNetFromDarknet(modelFile,modelBinary);

Сообщение об ошибке:
Ошибка OpenCV: ошибка синтаксического анализа (неизвестный тип слоя: avgpool) в файле `cv :: dnn :: darknet :: ReadDarknetFromCfgFile, файл C: \ build \ master_winpack-build-win64-vc14 \ opencv \ modules \ dnn \ src \ darknet \ darknet_io .cpp, строка 503

Также за софтмакс и посмотрим. Похоже, DNN не в состоянии понять эти термины.
Может кто-нибудь сообщить мне, как исправить эти проблемы?