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一、研究背景与挑战
二、MS-YOLO核心架构
1. 多尺度扩张残差模块（MS-DRM）
2. 动态交叉路径特征增强模块（DCFEM）
3. 轻量自适应权重下采样模块（LADS）
三、实验设计与结果
1. 数据集与评估指标
2. 对比实验结果
（1）消融实验（表1）
（2）横向对比（表2） …目录
一、研究背景与挑战
二、MS-YOLO核心架构
1. 多尺度扩张残差模块（MS-DRM）
2. 动态交叉路径特征增强模块（DCFEM）
3. 轻量自适应权重下采样模块（LADS）
三、实验设计与结果
1. 数据集与评估指标
2. 对比实验结果
（1）消融实验（表1）
（2）横向对比（表2）
四、可视化分析
1. 检测效果对比
2. 多尺度特征可视化
五、代码实现
六、未来方向
七、总结 一、研究背景与挑战
血细胞检测是临床诊断的基石，通过显微镜图像对红细胞（RBC）、白细胞（WBC）和血小板（Platelet）进行分类计数，可为贫血、白血病等疾病提供早期预警。传统人工镜检存在效率低、主观性强等问题，而自动化检测设备则面临成本高昂、小目标漏检等挑战。近年来，基于深度学习的检测模型（如YOLO、Faster R-CNN）虽显著提升了性能，但在以下场景仍存在瓶颈：
细胞重叠问题：高密度样本中红细胞易发生堆叠（图5(a)），传统检测框难以分离重叠区域多尺度检测难题：血小板尺寸仅为红细胞的1/50（直径约2-4μm），传
