YOLOv4深度学习模型网络结构数据表

数据集概述

本数据集为一篇关于优化YOLOv4模型用于薄血涂片图像疟疾细胞检测的研究中的表格数据，具体呈现了YOLOv4模型的网络结构，包括各层的编号、类型及功能模块，为理解该模型的架构设计提供结构化参考。

文件详解

• 文件名称：table.html
• 文件格式：HTML (.html)
• 内容说明：该文件以表格形式展示YOLOv4模型的网络结构，包含层编号、类型及功能模块信息，例如CSPDarkNet53、CBL、Res、SPP、上采样、特征融合层及输出层等，同时对YOLO、CBL、RES等术语进行了定义。

适用场景

• 计算机视觉研究：用于分析YOLOv4模型的架构设计及各层功能
• 深度学习模型优化：为改进目标检测模型（如疟疾细胞检测）提供网络结构参考
• 医学图像处理：辅助理解基于YOLOv4的疟疾细胞检测模型实现原理
• 技术文档编写：作为目标检测模型结构说明的参考资料