数据集概述
该数据集为一个HTML格式的表格文件，核心内容是不同YOLO系列深度学习模型在薄血涂片图像中检测疟疾细胞的性能对比。表格记录了包括本研究提出的优化YOLOv4模型在内的多个模型的平均精度均值（mAP）、使用的数据集、检测的疟原虫种类等关键信息，为疟疾细胞检测算法的性能评估提供直接参考。
文件详解
- 文件名称: table.html
- 文件格式: HTML (.html)
- 核心字段:
- Authors: 研究作者
- Techniques: 使用的深度学习模型技术
- Datasets/Blood smears: 实验使用的数据集或血涂片图像来源
- Plasmodium parasites: 检测的疟原虫种类
- mAP (%): 平均精度均值（性能指标）
适用场景
- 医学图像处理研究: 对比不同YOLO模型在疟疾细胞检测任务中的性能表现
- 算法优化评估: 分析优化YOLOv4模型相对于其他版本的性能提升
- 疟原虫检测应用: 为疟疾诊断系统的算法选型提供数据支持
- 计算机视觉医学应用研究: 探究目标检测算法在医疗图像分析中的应用效果
