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GELAN的基本结构和特点
GELAN 具有新颖的结构，可以有效聚集多层。
这使得来自每一层的信息能够得到有效的整合，从而实现更准确的物体检测。
具体来说，通过设计一种聚合层的方法，可以提高准确性，同时节省计算资源。

GELAN提出的背景及其意义
GELAN的提出是为了消除传 意大利电报数据 统网络结构中计算资源的浪费。
传统方法存在如下问题：多层网络计算成本高且训练速度慢。
GELAN 引入了一种有效的层聚合方法来解决这些问题。

GELAN 的优势：效率与性能的结合
GELAN最大的优势是效率与性能的结合。
通过优化层聚合方法，我们能够在节省计算资源的同时实现高度准确的对象检测。
这使得可以用有限的资源进行操作并提高实用性。

GELAN
使用GELAN的具体步骤如下：
首先，了解GELAN的架构，并准备相应的环境。
然后我们使用 GELAN 训练和验证模型。
以下是如何使用 GELAN 的示例。