yolo模型可以结合其他什么网络效果会更好？更加详细的多说几种

ResNet：ResNet是一种深度残差网络，能够提高YOLO模型的准确性和鲁棒性。通过在YOLO中添加ResNet的层，可以提高模型对于不同尺度和复杂度的物体的检测能力。

SSD：SSD是一种单-shot检测器，与YOLO类似，但使用了不同的特征提取方法和检测结构。将SSD与YOLO结合可以提高模型的精度和速度。

FPN：FPN是一种金字塔特征网络，能够提高模型的分辨率和感受野。将FPN与YOLO结合可以提高模型对于不同尺度物体的检测能力和鲁棒性。

Mask R-CNN：Mask R-CNN是一种图像分割模型，能够将物体检测和分割结合起来。将Mask R-CNN与YOLO结合，可以提高模型对于物体的定位和分割能力。

EfficientNet：EfficientNet是一种轻量级卷积神经网络，能够在保持准确性的同时提高模型的效率和速度。将EfficientNet与YOLO结合，可以提高模型的检测速度和鲁棒性。