🚀🚀🚀本文改进：EMA跨空间学习高效多尺度注意力引入到YOLOv8中进行二次创新，改进方法1）head层输出层结合；2）加入backbone； 🚀🚀🚀EMAAttention 亲测在多个数据集能够实现涨点，同样适用于小目标分割  🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科

💡💡💡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，map@0.5 从原始0.895提升至0.9 收录专栏： 💡💡💡YOLO医学影像检测：http://t.csdnimg.cn/N4zBP

目录  1.Yolov8介绍 2.安全帽数据集介绍 3.EMA介绍  4.训练结果分析 5.系列篇  1.Yolov8介绍          Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的（SOTA）模型，它建立在先前YOLO成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提升性