💡💡💡本文独家改进：上下文增强和特征细化网络ContextAggregation，提供五种改进方法引入到YOLOv8
ContextAggregation | 亲测在血细胞检测项目中涨点，提供五种改进方法，最大 map@0.5 从原始0.895提升至0.916
收录专栏：
💡💡💡YOLO医学影像检测：http://t.csdnimg.cn/N4zBP
✨✨✨实战医学影像检测项目，通过创新点验证涨点可行性；
✨✨✨入门医学影像检测到创新，不断打怪进阶；
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。然而通过显微镜手动查看样品是一个繁琐的过程，这也是深度学习模式能够发挥重要作用的地方，YOLOv8可以从显微图像中分类和检测血细胞，并且达到很高的精确度。