这些结构通常用于不同的深度学习模型中：
SPP（Spatial Pyramid Pooling）主要用于卷积神经网络（CNN）中，特别是在处理输入尺寸可变的情况下，如图像分类、目标检测等任务。
Concat（Concatenation）可以出现在各种深度学习结构中，例如多个残差块（ResNet）、多层感知机（MLP）等。它用于将多个特征图按照通道维度连接起来，以增加特征表达能力或融合多个来源的信息。
Upsample（上采样）常见于分割网络（如UNet、FCN）或生成对抗网络（GAN）中，用于将低分辨率的特征图通过插值或反卷积操作恢复为高分辨率特征。
C3（Cross Stage Partial Network）是一种在残差网络（ResNet）中使用的模块结构，通过多个并行的卷积分支和通道级别连接来提升非线性变换能力和信息传递效果。
CBL（Convolutional-BatchNorm-LeakyReLU）也广泛应用于各种深度学习结构中，特别是目标检测任务。CBL结构由卷积层、批归一化层和泄漏整流线性单元（LeakyReLU）组成，用于增强特征表示能力和提升模型的稳定性。
需要注意的是，这些结构不仅仅限于特定的深度学习模型，可能会出现在不同类型的网络中，具体应用取决于任务需求和设计选择。
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