什么是高效层聚合网络（ELAN）

高效层聚合网络（Efficient Layer Aggregation Networks，ELAN）是一种用于目标检测任务的深度学习模型中的网络结构。其主要目的是通过有效地聚合不同层的特征信息来提高目标检测算法的准确性和鲁棒性。

ELAN的设计重点在于控制梯度路径，即最短和最长的梯度路径，以使网络能够更有效地学习和收敛。这种设计使得网络可以学习到更多样化的特征，从而提高预测性能并减少延迟。具体来说，ELAN通过分析梯度路径，使得不同层的权重能够学习到更多样化的特征，从而提升模型的性能。

此外，ELAN在YOLOv7和YOLOv8等目标检测模型中得到了应用和改进。例如，在YOLOv8中，ELAN结构被引入以提升计算机视觉任务的性能。ELAN模块通常包含两个分支，每个分支的操作中输入通道与输出通道保持一致，仅在最开始的两个1x1卷积中有通道变化。

ELAN是一种高效的网络结构，通过优化梯度路径设计，使得深层网络能够更好地学习和收敛，从而在目标检测等任务中表现出色。