Model details
模型介绍
中文整理模型描述
2020 年 4 月，YOLOv4 在悄无声息中重磅发布，在目标检测领域引起广泛的讨论。在 YOLO 系列的原作者 Joseph Redmon 宣布退出 CV 领域后，表明官方不再更新 YOLOv3。但在过去的两年中，AlexeyAB 继承了 YOLO 系列的思想和理念，在 YOLOv3 的基础上不断进行改进和开发，于2020 年 4 月发布 YOLOv4，并得到了原作者 Joseph Redmon 的承认。YOLOv4 可以使用传统的 GPU 进行训练和测试，并能够获得实时的，高精度的检测结果。与其他最先进的目标检测器的比较的结果如图1.1所示，YOLOv4 在与 EfficientDet 性能相当的情况下，推理速度比其快两倍。相比 YOLOv3 的 AP 和 FPS 分别提高了 10% 和 12%。
使用范围
本模型适用于宫颈细胞图像，能对图片中包含的宫颈可疑细胞进行定位。
使用方法
在ModelScope框架上，提供输入图片，即可以通过简单的Pipeline调用使用当前模型。具体代码示例如下：
Clone with HTTP
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
完整仓库可能包含多个权重格式，因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。
使用前须知
运行环境运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
授权范围是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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