DensNet169

DenseNet-169是一个深度神经网络模型，它属于DenseNet系列的一部分。该模型是由CVPR 2017上的一篇论文《Densely Connected Convolutional Networks》提出的。

DenseNet-169模型的主要特点是密集连接（Dense Connectivity）。在传统的卷积神经网络中，每一层只连接前一层的输出，而在DenseNet中，每一层都与前面所有层直接相连。这样的连接方式可以使得信息更好地流动，有效地缓解了梯度消失问题。此外，DenseNet还通过特征重用来提高网络的性能和参数利用率。

DenseNet-169具有169个隐藏层，由一个卷积层、4个稠密块（dense block）和3个过渡层（transition block）组成。稠密块内部的结构是由多个卷积层组成，每个卷积层都接收前面所有层的输出作为输入。过渡层用于控制特征图的尺寸和通道数，以便在网络中引入下采样和上采样操作。

DenseNet-169在许多计算机视觉任务中表现出色，如图像分类、物体检测和语义分割等。