YOLOv5至YOLOv12升级：血细胞检测系统的设计与实现（完整代码+界面+数据集项目）摘要：血细胞形态学检查是血液疾病筛查与疗效评估的重要环节，但在显微镜视野下的细胞定位、计数与类型判读高度依赖人工经验，易受染色差异、细胞重叠与背景噪声影响。本文构建了一套基于深度学习的血细胞检测与统计系统，面向外周血/骨髓涂片等图像，实现对白细胞、红细胞及血小板等目标的自动检测、分类与数量统计。方法上以 YOLO 系列作为核心检测器，在迁移学习框架下完成数据标注、质量控制与训练验证划分，并结合颜色归一化与染色扰动增强以提升对跨设备、跨批次成像的鲁棒性；同时对 YOLO 不同版本/尺度模型进行对比实验，给出