VGG模型

时间：2014

概念：

CNN感受野

在卷积神经网络中，决定某一层输出结果中的一个元素所对应的输入层的区域大小，被称作感受野（receptive field）。通俗的解释是，输出feature map上的一个单元对应输入层上的区域大小。

VGG结构

 代码

model.py

配置

cfgs = {
    'vgg11': [64, 'M', 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'],
    'vgg13': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'],
    'vgg16': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 'M'],
    'vgg19': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M'],
}

字典文件：每一个key代表的是模型的配置文件

含义：

比如说vgg11：64表示卷积核个数，‘M’表示池化层的结构(maxpooling）

提取特征网络

def make_features(cfg: list):
    layers = []
    in_channels = 3
    for v in cfg:
        if v == "M":
            layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)]
        else:
            conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1)
            layers += [conv2d, nn.ReLU(True)]
            in_channels = v
    return nn.Sequential(*layers)

传入的是配置变量cfg，是一个list类型。

**kwargs

def vgg(model_name="vgg16", **kwargs):
    assert model_name in cfgs, "Warning: model number {} not in cfgs dict!".format(model_name)
    cfg = cfgs[model_name]

    model = VGG(make_features(cfg), **kwargs)
    return model

**kwargs,传入的是可变长度的字典变量，字典变量可能包含了分类的个数以及是否初始化权重的布尔变量

训练时间长，效果也不好，所以训练细节忽略。