批归一化与Passthrough层：提升YOLOv2性能的关键

批归一化（Batch Normalization）在解决反向传播过程中梯度消失和梯度爆炸问题方面起到了重要作用，并且在每个批次进行归一化时具有一定的正则化效果，从而实现更好的收敛速度和效果。为了更好地检测小目标物体，YOLOv2引入了Passthrough层，并与ResNet网络的Shortcut类似，将高分辨率特征图连接到低分辨率特征图上。具体而言，将倒数第二次下采样之前的特征图大小为26×26×512的局部区域提取出来，并在通道维度上进行拼接。经过Passthrough层处理后，该特征图的大小变为13×13×2048（尺寸减小4倍，通道数增加4倍），然后将其与后面的13×13×1024特征图连接在一起，形成13×13×3072的特征图，最后在此特征图上进行卷积预测。