【深度学习】初识VGG16

最新推荐文章于 2024-09-21 19:51:06 发布
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VGG16是2014年由牛津大学提出的流行卷积神经网络模型，因其简洁性和实用性而备受青睐。该模型在ILSVRC比赛中表现出色，尤其适用于图像分类和目标检测。VGG-16包含16层，接受224x224x3的输入，通过一系列3x3卷积层和max pooling操作构建。在Keras中，可以方便地构建并使用VGG16模型。

一. 简述  
VGG卷积神经网络是牛津大学在2014年提出来的模型。当这个模型被提出时，由于它的简洁性和实用性，马上成为了当时最流行的卷积神经网络模型。它在图像分类和目标检测任务中都表现出非常好的结果。在2014年的ILSVRC比赛中，VGG 在Top-5中取得了92.3%的正确率。

VGG结构图

VGG-16

VGG模型有一些变种，其中最受欢迎的当然是 VGG-16，这是一个拥有16层的模型。你可以看到它需要维度是 224*224*3 的输入数据。

VGG16输入224*224*3的图片，经过的卷积核大小为3x3x3，stride=1，padding=1，pooling为采用2x2的max pooling方式：

1、输入224x224x3的图片，经过64个卷积核的两次卷积后，采用一次pooling。经过第一次卷积后，c1有（3x3x3）个可训练参数

2、之后又经过两次128的卷积核卷积之后，采用一次pooling

3、再经过三次256的卷积核的卷积之后，采用pooling

4、重复两次三个512的卷积核卷积之后再pooling。

5、三次Fc

使用keras建立vgg16模型

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