VGG

最新推荐文章于 2025-01-17 11:37:46 发布
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VGG-Net同样也是一种CNN，它来自 Andrew Zisserman 教授的组 (Oxford)，VGG-Net 在2014年的 ILSVRC localization and classification 两个问题上分别取得了第一名和第二名，VGG-Net不同于AlexNet的地方是：VGG-Net使用更多的层，通常有16－19层，而AlexNet只有8层。另外一个不同的地方是：VGG-Net的所有 convolutional layer 使用同样大小的 convolutional filter，大小为 3 x 3。


基本结构A：

Input（224,224,3）→64F（3,3,3,1）→max-p(2,2)→128F（3,3,64,1）→max-p(2,2) →256F（3,3,128,1）→256F（3,3,256,1）→max-p(2,2)→512F（3,3,256,1）→512F（3,3,512,1）→max-p(2,2)→512F（3,3,256,1）→512F（3,3,512,1）→max-p(2,2)→4096fc→4096fc→1000softmax



VGG19 结构单看：


lynnandwei
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深度解析VGG模型：图像识别的里程碑
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07-05 968
htmltable {th, td {th {pre {简介：VGG网络模型，由牛津大学Visual Geometry Group提出，在2014年ILSVRC上展示出卓越性能，推动了深度CNNs的发展。模型以深窄的架构著称，通过重复使用3x3卷积核，建立多个卷积层和池化层的模块，加深网络层次以提取复杂特征。文章深入探讨了VGG模型的核心概念、设计原则及图像识别应用。VGG-16和VGG-19是最著名的变体，引领了后续的研究和应用。
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1. 简介VGGNet由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）提出，是ILSVRC-2014中定位任务第一名和分类任务第二名。其突出贡献在于证明使用很小的卷积（3*3），增加网络深度可以有效提升模型的效果，而且VGGNet对其他数据集具有很好的泛化能力。如今，卷积神经网络已经成为计算机视觉领域的常用工具，所以有很多人尝试改善2012年提出的AlexNet来实现更好的效果。
VGG (Visual Geometry Group) ：深度卷积神经网络的图像识别利器
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01-17 2323
在深度学习的蓬勃发展历程中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）为图像识别领域带来了革命性的突破。而 VGG（Visual Geometry Group）作为其中的杰出代表，凭借其简洁而高效的网络结构，在图像识别任务中展现出了卓越的性能，成为了深度学习领域的经典模型之一。
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陈泊舟的博客
03-26 551
文章转自个人服务器：http://burningcloud.cn/article/201/index.html
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qq_43805437的博客
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【论文笔记】VGG
DLUT_yan的博客
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05-26
### VGG深度学习模型架构及其实施 #### 架构概述 VGG网络是由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）开发的一类卷积神经网络，其主要特点在于通过增加网络的深度来提升性能。研究表明，网络深度对于图像分类任务至关重要[^3]。VGG网络采用非常小的 \(3 \times 3\) 卷积核，并通过堆叠多个这样的层来构建深层结构。这种设计使得VGG能够在ImageNet挑战赛中取得优异成绩。 #### 层级结构 VGG的核心理念是利用简单的架构和一致的设计原则来探索网络深度的影响。具体来说，它由一系列卷积层组成，每层后面通常接有ReLU激活函数以及最大池化操作。为了减少参数数量并提高计算效率，VGG采用了较小尺寸的卷积滤波器[^1]。例如，在某些配置下，连续两个 \(3 \times 3\) 的卷积可以替代单个 \(5 \times 5\) 的卷积，从而降低复杂度而不损失表达能力。 #### 实现细节 以下是基于Python和TensorFlow/Keras框架的一个简化版VGG16实现： ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense def create_vgg16(input_shape=(224, 224, 3), num_classes=1000): model = Sequential() # Block 1 model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=input_shape)) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) # Block 2 model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) # Additional blocks omitted for brevity... # Fully connected layers model.add(Flatten()) model.add(Dense(4096, activation='relu')) model.add(Dense(4096, activation='relu')) model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) return model ``` 此代码片段展示了如何定义一个基础版本的VGG16模型，其中包含了若干卷积块和全连接层。完整的VGG16/19则会进一步扩展这些模块的数量以达到更高的精度需求[^3]。 #### 训练参数与优化策略 在实际应用过程中，训练VGG模型需要精心调整超参数设置。这包括但不限于学习率调度、正则化技术的选择等方面。实验表明，适当调节这些因素能够显著改善最终效果[^4]。
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