ELAN模型，即高效层聚合网络（Efficient Layer Aggregation Networks），是一种基于梯度路径分析的网络设计策略，旨在解决在执行模型缩放时深度模型的收敛性问题。ELAN模型通过调整目标函数的配置，控制每个层的学习特征，从而提高网络表达能力和硬件效率。
ELAN模型主要由VoVNet结合CSPNet构成，并通过计算块中的堆叠结构优化整个网络的梯度长度。这种设计策略使得ELAN模型在模型缩放过程中能够保持较好的性能表现。
此外，ELAN模型在YOLO系列模型中扮演了重要角色，是YOLOv7等模型设计的基础。YOLOv7中的E-ELAN模块进一步扩展了ELAN的设计，包括对ResNet和DenseNet的改进，以及引入了新的组件如expandcardinality、shufflecardinality和mergecardinality等。这些改进使得E-ELAN在大模型中表现更加优异
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