詳述densenet201

DenseNet-201是一种经典的深度学习模型，它是由Kaiming He等人于2016年提出的。DenseNet-201的核心思想是通过密集连接（Dense Connection）来提高网络的特征重用能力。

DenseNet-201的网络结构由若干个Dense Block组成，每个Dense Block内部包含多个卷积层和池化层。在Dense Block内部，每个卷积层的输入不仅来自上一层的输出，还包括来自前面所有层的输出，这样就实现了特征的复用和增强。

除了Dense Block之外，DenseNet-201还包括了两个全局平均池化层和一个全连接层。全局平均池化层将最后一个Dense Block的输出进行平均池化，得到整个图像的特征表示。全连接层将这个特征表示映射到目标类别的概率分布上。

总体上来说，DenseNet-201通过密集连接提高了特征的重用能力，进而提高了模型的表现力和泛化能力。它在图像分类、目标检测等任务中都取得了非常好的表现。