VGG详解

最新推荐文章于 2025-05-02 11:59:02 发布
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分类专栏： 卷积神经网络 文章标签： 神经网络 计算机视觉 人工智能
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VGG网络通过增加深度提升图像分类性能，采用多层3x3小filter卷积层代替大filter，减少参数并引入更多非线性。1x1卷积层用于增加深度而不改变空间维度。模型训练使用mini-batch梯度下降，并结合L2正则化、Dropout和数据增强防止过拟合。

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VGG

论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》

1. 设计思路

VGG通过增加卷积神经网络的深度来提高模型在图像分类的性能。

具体来讲，VGG通过在模型中增加更多的卷积层来增加模型的深度，需要注意的是VGG卷积层中所使用的都是较小的filter（3*3）。

通过多层较小filter的卷积层去替代一层较大filter的卷积层，可以在保证感受野（receptive field）不变的前提下，减少参数数量，引入更多的非线性因素，提高模型的深度，从而提升模型的分类性能。

2. 数据预处理

输入数据为resize为224*224的RGB图像。

对每张图片进行预处理：图像的每个像素值减去该像素RGB三通道像素值的平均值。

3. 模型结构

VGG模型提供了多种不同的配置，为了便于分析模型结构，将多个相连的卷积层作为一个VGG块。

整体上来看，VGG模型由5个VGG块（包括每个VGG块后的池化层）和三层全连接层组成。

VGG

VGG各配置中，卷积层和池化层的参数基本是一样的：
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【深度学习】带你读懂VGG 超详细描述
Ashe_1994的博客
03-14 6647
Very Deep Convolutional Networks 背景 成果 方法 设置了6组对比试验 结论 感受野
深度学习中的经典模型：VGG详解
介绍AI领域相关知识
01-19 2874
VGG是深度学习中的一个经典模型，它的简单结构和优异性能使其成为图像分类任务的重要工具。虽然VGG的参数量较大，计算成本较高，但它的设计思想对后续的模型（如ResNet，Inception等）产生了深远的影响。希望这篇博客能够帮助你更好的理解VGG模型！
VGG
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04-09 328
2019-04-0813:30:58 VGG模型是2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet。但是VGG模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNet。而且，从图像中提取CNN特征，VGG模型是首选算法。它的缺点在于，参数量有140M之多，需要更大的存储空间。但是这个模型很有研究价值。 模型的名称——“VGG”代表了牛津大学的Oxford Visua...
【深度学习基础】：VGG原理篇
最新发布
走进深度学习，不仅仅只是原理，更包括详细代码解读。
05-02 1121
VGG是非常经典的卷积神经网络（CNN）架构了，虽然我们现在以及用的很少了，但是其在那个时候也是十分惊艳，并且对后续的卷积神经网络架构带来的深远的影响。VGG由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group，简称VGG）提出，因此得名。
VGG16各层处理过程
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09-09 2583
1、输入224x224x3的图片，经64个3x3的卷积核作两次卷积+ReLU，卷积后的尺寸变为224x224x64 2、作max pooling（最大化池化），池化单元尺寸为2x2（效果为图像尺寸减半），池化后的尺寸变为112x112x64 3、经128个3x3的卷积核作两次卷积+ReLU，尺寸变为112x112x128 4、作2x2的max pooling池化，尺寸变为56x56x128 5、经256个3x3的卷积核作三次卷积+ReLU，尺寸变为56x56x256 6、作2x2的max pooling池.
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在VGG16_vgg16代码详解中，作者提供了简单易懂的实现方式，使得初学者能够快速理解和上手。通过阅读和理解代码，你可以了解到深度学习模型如何从原始图像中提取特征，以及深度学习模型训练的基本流程。此外，了解VGG...
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青衫憶笙
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0.介绍 深度神经网络一般由卷积部分和全连接部分构成。卷积部分一般包含卷积（可以有多个不同尺寸的核级联组成）、池化、Dropout等，其中Dropout层必须放在池化之后。全连接部分一般最多包含2到3个全连接，最后通过Softmax得到分类结果，由于全连接层参数量大，现在倾向于尽可能的少用或者不用全连接层。神经网络的发展趋势是考虑使用更小的过滤器，如1*1,3*3等；网络的深度更深（2012年A...
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VGG网络详解(实现猫猫和狗狗识别)
VGG网络详解以及实战
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前言 VGG 在2014年由牛津大学的视觉几何组 （Visual Geometry Group）提出，主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能。 VGG16相比AlexNet的一个创新之处是采取连续的几个3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核。这样可以减少训练中的参数并且能够保证具有相同的感受野。 VGG网络结构 下面为VGG的网络结构图，我们以VGG16为例。 在这里我们发现VGG16总体上有13个卷积层和3个全连接层。通常我们把13个卷积层分为5个卷积块（VGG块）。以
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[ 图像分类 ] 经典网络模型3——VGG 详解与复现 1、Visual Geometry Group 2、VGG16 详解 3、VGG16 复现 Visual Geometry Group 简称 VGG，是牛津大学视觉几何组 Oxford Visual Geometry Group 的缩写； 在2014年 ImageNet 比赛 localisation 和 classification 任务上分别获得 第一名 和 第二名； 证明了增加 网络深度 能够在一定程度上影响网络最终的性能； 🔗 论文地址：...
4、VGG网络详解及代码构建
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学习！
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VGG （新手入门，如理解有误感谢指正） 论文地址 VGG是由牛津大学的Visual Geometry Group组提出的，在LSVRC 2014中获得了亚军，而冠军是GoogLeNet，后面会学习并讲解。 本篇论文首次探究了网络的深度对于网络预测精度的影响，发现使用尺寸更小的卷积核和更深的网络可以达到更好的预测精度，我们常听说的VGG-16, VGG-19中16和19就是只网络的深度有16层和19层。 整体网络架构 网络的输入尺寸依然是224×224224\times224224×224的RGB图像，并且
经典CNN模型（三）：VGG（PyTorch详细注释版）
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我们常用的是 D 配置，即 VGG-16，如上图，VGG-16 的 “16” 来源于网络中含有的 16 个有可学习权重的层，其中包括 13 个卷积层和 3 个全连接层。所有的卷积层都使用 3x3 大小的卷积核，所有的池化层都使用 2x2 的窗口和步幅为 2，这样可以将特征图的尺寸减半。
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前言： ILSVRC 2014的第二名是Karen Simonyan和 Andrew Zisserman实现的卷积神经网络，现在称其为VGGNet。它主要的贡献是展示出网络的深度是算法优良性能的关键部分。 他们最好的网络包含了16个卷积/全连接层。网络的结构非常一致，从头到尾全部使用的是3x3的卷积和2x2的汇聚。他们的预训练模型是可以在网络上获得并在Caffe中使用的。 VGGNet不好的一
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vgg16代码详解
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VGG16是一种经典的卷积神经网络结构，在图像分类任务中取得了很好的效果。它的设计特点是通过堆叠多个小尺寸的卷积核（通常是3x3大小）以及池化层来构建深度网络。 ### VGG16代码详解 #### 1. 网络架构概述 VGG16由16个权重层组成，包括13个卷积层、3个全连接层和5个最大池化层。其核心思想是用连续的小型卷积代替较大的单个卷积操作，这种设计可以减少参数量并提高模型的表现能力。 以下是关键点分析： - **输入层**：通常接收固定大小的图片作为输入，比如224×224像素RGB三通道图。 - **卷积层(Convolutional Layers)**：所有卷积滤波器均为3x3大小，并使用ReLU激活函数。每一组卷积层之后接有一个最大池化(Max Pooling)操作，用于降维处理。 - **全连接层(Fully Connected Layers)**：最后三层为全连接层，前两层各包含4096个节点，最后一层则取决于类别数（如ImageNet数据集有1000类，则该层输出维度即为1000）。此外还加入了Dropout机制防止过拟合。 - **Softmax分类器(Softmax Classifier)**：将最后一个FC层的结果转化为概率分布形式进行最终预测。 #### 2. 主要模块说明 ```python import torch.nn as nn class VGG(nn.Module): def __init__(self, features, num_classes=1000): # 初始化函数 super(VGG, self).__init__() self.features = features # 卷基层配置信息 self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096), # 第一个全连接层 (展开后的特征向量 -> 高纬度空间映射) nn.ReLU(True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), # 第二个全连接层 nn.ReLU(True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, num_classes)) # 输出层 def forward(self, x): # 前向传播过程定义 x = self.features(x) # 提取特征部分 x = x.view(x.size(0), -1) # 展平张量准备送入FC层 x = self.classifier(x) # 分类计算结果返回 return x def make_layers(cfg, batch_norm=False): # 构建具体的CNN层次布局 layers = [] in_channels = 3 # 输入的是彩色图像所以初始channel数目设为3 for v in cfg: # 根据预定义好的配置表逐层添加组件 if v == 'M': layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)] else: conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1) if batch_norm: layers += [conv2d, nn.BatchNorm2d(v), nn.ReLU(inplace=True)] else: layers += [conv2d, nn.ReLU(inplace=True)] in_channels = v return nn.Sequential(*layers) cfgs = { 'D': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 'M'] } ``` 上述代码片段展示了如何搭建VGG16的核心功能块。“make_layers”负责生成一系列交替排列的卷积+ReLU组合及MaxPooling步骤；而整个`VGG`类整合了这部分内容加上后续几段密集联结单元共同形成完整的体系结构。 ---
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