CNN图像分类模型（三）——VGGNet

最新推荐文章于 2025-06-24 09:50:10 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-24 09:50:10 发布 · 1k 阅读 · 5 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#vgg #图像处理 #计算机视觉 #深度学习

VGGNet是由牛津大学和Google DeepMind合作研发的深度卷积网络，以16-19层的深度在ILSVRC 2014上取得优异成绩。本文主要介绍VGG-16模型，包括其网络结构，如多个3x3卷积层和最大池化层，以及全连接层，最终通过softmax层进行分类。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一）简介

  VGG Net由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）和 Google DeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络，在 ILSVRC 2014 上取得了第二名的成绩。它主要的贡献是使用小尺寸滤波器，对网络深度进行大幅增加，展示出网络深度（推进到16-19层）对模型效果有显著提高。

二）VGGNet模型解析

  论文中展示了一系列不同的VGG模型结构，如下图所示。
在这里插入图片描述
  图中所有的网络都基于通用结构设计,只是深度不同:
    A包含11个权重层一一8个卷积层,3个全连接层;
    ……
    E包含19个权重层一一16个卷积层,3个全连接层;
  右边的网络均基于A，实验表明最后两组，即深度最深的两组16和19层的VGGNet网络模型在分类和定位任务上的效果最好。

2.1）VGG-16网络结构

  下面VGG-16的网络结构图，在Netscope上有更清晰的展示，大家可以自行前往，而且对每层有大致的描述：http://ethereon.github.io/netscope/#/gist/dc5003de6943ea5a6b8b
VGG-16网络结构

图像输入

  输入是

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
TensorFlow深度学习实战（9）——构建VGG模型实现图像分类
盼小辉丶的博客
02-25 3724
VGG 模型是一种经典的深度卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 架构，该模型以其简单而有效的设计而著名，在图像分类任务中取得了优异成绩。VGG 模型的核心特点是采用了深层的网络结构，其中大部分层由卷积层和池化层组成，且卷积操作使用了尺寸较小的 3 x 3 卷积核，这使得网络能够捕捉到丰富的图像特征。
【论文笔记】CNN图像分类：从LeNet5到EfficientNet
zoroooooo的博客
10-09 1445
计算机视觉的三大任务 自从神经网络和深度学习方法引入到图像领域，经过近些年来的发展，从一开始的图像分类逐渐延伸到目标检测和图像分割领域，深度学习也逐渐在计算机视觉领域占据绝对的主导地位。如果要想利用深度学习技术开启计算机视觉领域的研究，明确并深刻理解计算机视觉的三大任务非常关键。计算机视觉三大任务如图1所示。 从图中我们可以简单描述计算机视觉三大任务的要义。图像分类就是要回答这张图像是一只猫的问题，跟传统的机器学习任务并无区别，只是我们的输入由数值数据变成图片数据。本节的内容就是介绍CNN在图像分类的发展历
CNN 图像分类
01-07
CNN实现对FashionMNIST图像分类 卷积神经网络相对于全连接神经网络的优势： 参数少 -> 权值共享 因为全连接神经网络输入的图片像素较大， 所以参数较多 而卷积神经网络的参数主要在于核上， 而且核的参数可以共享给其他通道 全连接神经网络会将输入的图片拉直， 这样就会使图片损失原来的效果，从而导致效果不佳 而卷积神经网络不会将图片拉直，用步长去移动核 可以手动选取特征，训练好权重，特征分类效果比全连接神经网络的效果好 CNN过程： conolution层： 实现对feature map局部采样(相似于感受野) pooling层: 增加感受野 dense层: 也就是全连接层 大概思路
15种常用的深度学习图像分类模型（介绍 + 代码）
最新发布
坚强的强酸柠檬的博客
06-24 1299
这15个分类模型代表了图像分类领域中不同阶段和设计理念的典型网络架构。它们各有优缺点，且在某些方面存在联系或进化关系。优点：开创性地证明了深度卷积神经网络在图像识别任务上的有效性，使用ReLU激活函数加速训练。缺点：相对现代模型，其结构较为简单，精度有限。联系：为后续更复杂、更深的网络如VGGNet、ResNet等奠定了基础。优点：引入了Inception模块，通过并行的不同尺寸卷积核来增加网络宽度，同时保持计算量可控。缺点：网络结构较复杂，增加了理解和实现的难度。
CNN图像分类
02-15
CNN图像分类 在这个项目中，对图像分类的优化算法进行了研究。 卷积神经网络已被用来学习每组图像中存在的特征。 该项目还对网络学习的功能进行了研究。 该项目是使用Keras库实现的。 项目完成后得出的结论是： 正如我们在ADAM优化程序中看到的那样，训练数据过拟合，因此我们在训练数据集中获得了99％的准确性。 但是在验证数据集中，我们得到的最终精度约为83％。 由于数据过拟合，我们可以得出结论，该模型将记住输入图像模式，而不是从输入图像中学习。 因此，由于这个原因，我们在执行“ model.fit”函数时会不断减少训练损失，并增加验证损失。 在使用RMSProp优化器的情况下，训练精度会稳步提高，但由于训练精度不是很高，因此该模型确实适合数据。 验证准确性从头开始增加，并在一定时间后达到饱和。 在观察训练和验证损失图时，我们可以看到，两种损失都随着验证损失的尖峰增加而稳步下降。 使
CNN图片分类
热门推荐
fcsfcsfcs的博客
08-21 1万+
最近在阅读一些AI项目，写入markdown，持续更新，算是之后也能回想起做法 项目 https://github.com/calssion/Fun_AI image classify(图片分类) CNN classify dogs and cats(猫狗二分类) Tutorial(教程):https://developers.google.com/machine-learning/pra...
python cnn图像分类_CNN图像分类
weixin_39632057的博客
12-15 2694
Tensorflow提供的图像分类工具Tensorflow提供了一个能基于预训练模型进行重训练的脚本：https://github.com/tensorflow/hub/blob/master/examples/image_retraining/retrain.py，只需提供图像即可完成训练，不用写代码，预训练模型可以使用inception v3，或者准确率相对较低但运行更快的mobilenet。...
CNN图像分类模型（二）——AlexNet
封狼居胥
05-30 2871
CNN图像分类模型（二）——AlexNet一）AlexNet模型简介   关于AlexNet模型，SnailTyan在git上有进行翻译，我把地址放在这里，也方便大家前往学习~https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation 一）AlexNet模型简介 ...
头歌——机器、深度学习——模型构建-VGG
absths的博客
06-13 1514
VGG是在2014年由牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司一起研发出了新的深度卷积神经网络，该网络取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名，VGG可以看成是加深版的AlexNet，整个网络由卷积层和全连接层叠加而成，和AlexNet不同，也正是VGG的贡献在于：VGG是使用很小的卷积核(3×3)构建各种深度的卷积神经网络结构，并对这些网络结构进行了评估，在最终的结果上16-19层的网络深度，能够取得较好的识别精度。
深度学习图像分类网络(一)：VGG VGGNet16/19网络架构演变以及模型搭建
l love CV
04-22 3496
论文名称：VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 翻译：大规模图像识别的深度卷积神经网络。作者：Karen Simonyan & Andrew Zisserman。单位：VGG（牛津大学视觉几何组） 发表会议及时间：ICLR 201 介绍一下ILSVRC：大规模图像识别挑战赛 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 是李飞飞等人于2010年创办的图
TensorFlow2 学习——CNN图像分类
12-22
文章目录TensorFlow2 学习——CNN图像分类1. 导包2. 图像分类 fashion_mnist3. 图像分类 Dogs vs. Cats3.1 原始数据3.2 利用Dataset加载图片3.3 构建CNN模型，并训练 TensorFlow2 学习——CNN图像分类 1. 导包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklear
cnn图像分类简介
05-28
cnn 图像分类PPTcnn 图像分类PPTcnn 图像分类PPTcnn 图像分类PPTcnn 图像分类PPTcnn 图像分类PPTcnn 图像分类PPTcnn 图像分类PPTcnn 图像分类PPTcnn 图像分类PPT
基于 tensorflow+VGG-16 的图像分类识别算法
12-03
本次图像的分类识别实验采用的是基于 tensorflow+VGG-16 的图像分类识别模型。vgg是由 Simonyan 和 Zisserman 在文献《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale ImageRecognition》上提出的卷积神经网络模型。模型可以达到 2.7%的测试准确度,在 ImageNet达到前 5 位。实验中应用 TensorFlow 将网络编码在文件 vgg16.py 中，包括一个预处理层，该预处理层使用像素值在 0-255 之间的 RGB 图像，并减去平均图像值；并且在 vgg16_weights.npz
卷积神经网络CNN进行图像分类
09-20
卷积神经网络CNN进行图像分类
CNN处理图片分类
微信号：RunsenLiu
05-03 2448
这是一个CNN大project 先看下数据集 每个文件夹有1942张图片，分别是anchor给与人安全感的人，negative坏人，positive 好人，以及测试数据集 预处理图片 DataLoader.py import cv2 import numpy as np import os # 建立数据集 anchor_path = "./Data/anchor/" pos_path= "....
深度学习-图像分类（CNN）
weixin_51567500的博客
01-10 2471
助你快速学习CNN卷积神经网络，从原理到实战
CNN学习笔记——图像分类
qq_36284793的博客
09-06 763
CNN学习笔记——图像分类 笔记参考来源：CS231n课程笔记翻译 图像分类笔记 1、什么是图像分类 对于输入图像，从已有的固定标签集合中找出一个分类标签给该输入图像。 Eg. 比如图像是一只猫，就将猫作为该图像的标签。 2、计算机视觉难点 由于物体的大小、视角、形变、遮挡、光照条件、背景等干扰 3、解决方法 数据驱动方法：给计算机很多数据，实现学习算法，让计算机学习到每个类的外形。 4、流程 输...
【人工智能Ⅱ】实验2：VGG图像分类
m0_65787507的博客
03-19 2742
第一个卷积块的每个卷积层共有64个输出通道，第二个卷积块的每个卷积层共有128个输出通道，第三个卷积块的每个卷积层共有256个输出通道，第四个卷积块的每个卷积层共有512个输出通道，第五个卷积块的每个卷积层共有512个输出通道。与baseline相比，batch_size为【128】时的分类损失值和准确率出现了较大的波动，同时最高的测试准确率也比baseline低。因此，训练epoch为【10】的训练结果比训练epoch为【30】的训练结果差。因此，采用数据增强后的训练结果比baseline的训练结果好。
cnn图像分类模型比较
03-16
### 常见CNN架构在图像分类任务上的性能与特点 #### 性能分析 不同类型的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）因其独特的结构设计，在图像分类任务中表现出显著差异。例如，ResNet通过引入残差连接解决了深层网络中的梯度消失问题，从而能够构建更深的网络层数并保持较高的准确性[^1]。 另一方面，VGG系列模型以其简单的堆叠方式著称——即通过重复使用小型滤波器（如 \(3 \times 3\) 的核），实现了良好的特征提取效果。然而，这种简单的设计也带来了参数量大、计算成本高的缺点[^2]。 对于轻量化需求的应用场景，则有MobileNet和ShuffleNet这样的优化型框架可供选择。这些模型采用深度可分离卷积技术大幅减少了计算开销，同时尽可能维持了预测精度水平。 #### 特点总结 - **AlexNet**: 首次成功应用ReLU激活函数及Dropout正则化方法到大规模视觉识别竞赛中获胜的经典之作；它证明了GPU加速训练大型DNN模型的可能性[^3]。 - **GoogLeNet (Inception)**: 创新性地提出了inception module概念，允许在一个单一层次内探索多种尺度的感受野组合方案而不增加太多额外负担. - **ResNet**: 如前所述，凭借突破性的跳跃连接机制克服了超深网络难以收敛难题，成为现代许多先进系统的骨干基础之一. - **EfficientNet**: 提出了复合缩放法统一调整宽度、深度以及分辨率三个维度的方法论，使得资源受限条件下仍能找到更优解空间位置. 以下是基于PyTorch实现的一个基本CNN定义模板作为参考： ```python import torch.nn as nn class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() self.conv_layer = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=(3, 3), padding='same'), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2)) ) self.fc_layer = nn.Linear(64 * 16 * 16, num_classes) def forward(self, x): x = self.conv_layer(x) x = x.view(-1, 64 * 16 * 16) # Flatten tensor before passing to fully connected layer. output = self.fc_layer(x) return output ``` 上述代码片段展示了如何利用`torch.nn`模块快速搭建起具备单个卷积层加最大池化的简易版CNN实例。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值