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YOLOV3引入了类似于Spatial Pyramid Pooling (SPP)网络结构的改进模块，旨在通过多尺度池化操作增强浅层语义特征信息。然而，实验结果表明该改进措施仅带来微乎其微的性能提升，反而显著增加了模型的推理时间。这种现象可能源于深层语义特征对改进模块融合效果的不足。
YOLOV3中所采用SPP结构与原论文存在细微差异，整体设计理念基本一致。该模块通过不同尺度的池化操作（如不同尺寸的最大池化和平均池化），将不同层次的语义信息进行融合。然而，作者发现该改进并未显著提升检测精度，反而对模型的推理效率造成了负面影响。
传统CNN网络结构通常采用全连接层作为分类器。然而，全连接层具有固定的输入尺寸要求，这在处理多样化图片尺寸时造成了严重问题。为此，传统方法通常需要对图片进行裁剪或缩放，容易导致图像失真，进而影响检测精度。而END、我们提出了一种全新的网络结构，能够有效避免图像尺寸对网络输入的限制。
本文提出的改进措施主要包括以下方面：
这种改进不仅提升了模型的灵活性和适用性，还显著优化了推理效率，为YOLOV3的实际应用提供了更大的可能性。
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