本文详细介绍了如何在Windows环境下配置和测试ScaledYOLOv4模型，包括Tiny、CSP和Large版本。通过智能AI图像检测软件，演示了模型加载、视频图像来源设置、标签导入等步骤，适用于对深度学习目标检测感兴趣的人群。测试结果显示，YOLOv4 Tiny达到125帧，CSP和标准版为30帧。提供下载链接包含所需软件和模型库。
你将收获
掌握Scaled YOLOv4在Windows下系统配置方法
掌握Scaled YOLOv4 tiny和CSP和Large模型的测试方法
掌握训练好的网络模型在前端软件的测试与应用
掌握可配置前端软件把检测结果传给PLC或机器人的通讯方法
适用人群
对人工智能机器视觉与对深度学习目标检测感兴趣的朋友们和从业者
软件环境：
Windows7或10 x64; cuda 10.2; cudnn7.6.5; GPU（不小于4G）;智能AI图像检测系统（GPU）
引言：
YOLOv4团队最新开源的Scaled YOLOv4大放神威，在高低端GPU都Hold住！1774fps、COCO最高精度! 原文是最python下运行测试的。很多朋友由于条件所限，还没有机会领略一下这项最新技术。本文采用最简单的方式提供给 大家一种运行和测试Scaled YOLOv4的方法，希望对大家有所帮助，并在文末提供了下载地址。
测试结果（YOLOv4 Tiny 最快125帧）：
测试结果（YOLOv4 CSP 最快30帧）：
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1994
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