从提供的文件信息中，我们可以提取以下知识点：
1. 图像识别的重要性
文章开篇提到图像识别是计算机视觉的重要分支之一，具有重大的理论和实践意义。图像识别技术的发展，对于人工智能领域具有推动作用，它在多个行业如生物、医疗、交通和林业中有着广泛的应用。图像识别技术的进步，是计算机视觉发展的关键，也是人工智能的一个重要研究方向。
2. 深度学习与卷积神经网络（CNN）
文章中提到了深度学习和深度卷积神经网络。深度学习是指利用多层网络结构来模拟人脑对数据进行抽象和特征提取的过程，而卷积神经网络是深度学习中的一种，特别适合处理图像数据。CNN通过卷积层、池化层等网络结构，可以高效地提取图像的局部特征，并通过多层网络结构对特征进行抽象，从而达到分类、识别等目的。
3. 空间变换网络（STN）和密集连接网络（DenseNet）
文中提到的STN是一种特殊类型的神经网络，它可以对输入的图像进行空间变换，使其更加适合进行后续处理，例如，可以用于图像的配准、数据增强等。而DenseNet是一种卷积神经网络架构，它通过每一层都与前面所有层连接的结构，使得特征重用更加有效率，从而在减少参数的同时，提高了网络的性能。
4. ST-DenseNet新型网络结构
文章的主要贡献在于提出了融合STN和DenseNet的新型网络结构，即ST-DenseNet。这种结构结合了STN进行数据不变性归一化处理的能力和DenseNet的高效特征学习能力，从而在图像识别任务中，尤其是在处理对输入数据敏感、训练时间长等问题时表现更加出色。
5. 实验验证
作者通过在Leafsnap树种叶片公开数据集上的实验，验证了ST-DenseNet网络的有效性。该模型在识别准确率、召回率和F-Measure等指标上都达到了较高的水平，显示了其在树种识别任务中的优越性。实验结果证明了ST-DenseNet模型相较于其他网络模型具有明显的优势，能够有效提升图像识别的效果。
6. 计算机视觉的应用领域
文献还提到了计算机视觉技术的应用领域，包括但不限于生物信息学、医学成像、交通运输以及林业等领域。在这些领域中，图像识别技术能够辅助进行分类、检测、诊断等工作，对于提高工作效率、降低成本、提升决策质量等方面都具有重要意义。
7. 关键词与研究方向
文档列出了相关的关键词，如图像识别、深度卷积神经网络、空间映射网络、密集神经网络、树种识别等，这些关键词指明了研究的方向和领域，也是对文章核心内容的概括。
以上知识点综合了文档中描述的深度学习网络的研究进展、提出的新型网络结构以及其应用和验证结果。通过这些信息，我们可以对当前图像识别技术的发展有一个全面的了解，并认识到深度学习在网络结构创新上所带来的进步。
