💡💡💡本文改进： EMA基于跨空间学习的高效多尺度注意力,以保留每个通道上的信息和降低计算开销为目标，将部分通道重塑为批量维度，并将通道维度分组为多个子特征，使空间语义特征在每个特征组中均匀分布。
EMA | 亲测在血细胞检测项目中涨点，[email protected] 从原始0.895提升至0.9
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💡💡💡YOLO医学影像检测：http://t.csdnimg.cn/N4zBP
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1.血细胞检测介绍
数据来源于医疗相关数据集，目的是解决血细胞检测问题。任务是通过显微图像读数来检测每张图像中的所有红细胞（RBC）、白细胞（WBC）以及血小板 (Platelets)共三类
意义：选择该数据集的原因是我们血液中RBC、WBC和血小板的密度提供了大量关于免疫系统和血红蛋白的信息，这些信息可以帮助我们初步地识别一个人是否健康，如果在其血液中发现了任何差异，我们就可以迅速采取行动来进行下一步的诊断。然而