DenseNet（密集连接网络）是一种在计算机视觉领域具有革命性意义的深度学习架构，因其卓越的特征传递能力和模块化设计而广受关注。以下为关键信息梳理：
🌐 模型核心特点
- 密集连接：每一层与前面所有层直接连接，形成**"特征重用"**的网络结构
- 特征传播：通过密集连接减少梯度消失问题，提升训练效率
- 参数效率：相比传统网络，参数量减少约20%（如DenseNet-121 vs ResNet-152）
- 模块化设计：使用
dense block和transition layer构建可扩展的网络
🧠 应用场景示例
| 领域 | 典型应用 |
|---|---|
| 医疗影像 | 肿瘤检测（点击查看案例） |
| 自动驾驶 | 交通标志识别（技术解析） |
| 图像分类 | ImageNet竞赛中的突破性表现 |
📈 优势对比
- 精度提升：在COCO数据集上比VGG-16高2.5%
- 计算效率：通过特征复用降低冗余计算
- 可解释性：可视化特征图有助于理解模型决策过程