数据集概述
该数据集是一篇关于优化YOLOv4深度学习模型用于薄血涂片图像中疟疾细胞高效检测研究的表格数据，专注于Dataset B中感染红细胞的检测结果，对比了原始YOLOv4模型与多种修改模型的性能指标。
文件详解
- 文件名称: table.html
- 文件格式: HTML (.html)
- 内容说明: 表格包含以下字段：
- Modifications：模型修改类型（如Residual Block pruning、Backbone replacement）
- Model：具体模型名称（如Original YOLOv4、YOLOv4-RC3等）
- Precision (%)：精确率
- Recall rate (%)：召回率
- F1-score (%)：F1分数
- mAP (%)：平均精度均值
- Inference time (ms)：推理时间
- B-FLOPS：十亿浮点运算数
- Size (MB)：模型大小
适用场景
- 计算机视觉研究：对比不同YOLOv4模型变体在医学图像检测任务中的性能
- 深度学习模型优化：分析残差块剪枝、骨干网络替换等修改对模型精度与效率的影响
- 疟疾诊断技术研究：评估AI模型在薄血涂片感染红细胞检测中的应用潜力
- 模型部署优化：为医疗场景下模型的实时性与轻量化部署提供数据参考
