目标检测算法中YOLO算法，多个优化方法，分别针对于不同的部分，单独使用时都能比原来的检测算法性能好，为啥把他们放一起性能还不如单独优化某一项呢？
单独优化某一项效果均比之前的模型好，但是把两个或多个优化方法叠加之后，效果虽然比原始模型好，但是不如单独优化一个部分。这是因为什么呢？
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