大话CNN经典模型：VGGNet

最新推荐文章于 2025-06-11 06:43:27 发布
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#深度学习 #卷积神经网络 #VGGNet #VGG16 #VGG19

本文详细介绍了VGGNet的结构特点，包括小卷积核、多卷积子层的设计，以及全连接层在测试阶段的转换。VGG16和VGG19作为经典模型，证明了深度对提升网络性能的影响。文章还讨论了VGG与AlexNet的差异，并指出小卷积核优于大卷积核。

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摘要: 本文主要介绍卷积神经网络（CNN）的经典模型VGGNet的特点和网络结构，包括VGG16、VGG19等

—— 原文发布于本人的微信公众号“大数据与人工智能Lab”（BigdataAILab），欢迎关注。

 

 
2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（第一名是GoogLeNet，也是同年提出的）和定位项目的第一名。
VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络，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，使错误率大幅下降，同时拓展性又很强，迁移到其它图片数据上的泛化性也非常好。到目前为止，VGG仍然被用来提取图像特征。
VGGNet可以看成是加深版本的AlexNet，都是由卷积层、全连接层两大部分构成。卷积神经网络技术原理、AlexNet在本博客前面的文章已经有作了详细的介绍，有兴趣的同学可打开链接看看（大话卷积神经网络，

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大话CNN经典模型：GoogLeNet（从Inception v1到v4的演进）
qq_33287871的博客
10-04 1080
2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构（详见 大话CNN经典模型：VGGNet），而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有22层，但大小却比AlexNet和VGG小很多，GoogleNet参数为500万个，AlexNet参数个数是GoogleNet的12倍，VGGNet参数又是Alex.
面试官必问：一文读懂AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet到底是什么？
2501_91695603的博客
05-13 742
VGG（Visual Geometry Group）是由牛津大学视觉几何组提出的深度卷积神经网络，它在 2014 年的 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中取得了优异的成绩。VGG 的主要贡献在于证明了增加网络的深度可以显著提高模型的性能，其网络结构简单且规整，具有很强的可扩展性。GoogleNet（也称为 Inception 网络）是由 Google 团队在 2014 年提出的深度卷积神经网络，它在 ImageNet 挑战赛中夺冠。
深度学习论文随记（二）---VGGNet模型解读-2014年（Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition）
朝花&夕拾
07-17 1万+
深度学习论文随记（二）---VGGNet模型解读 Very Deep Convolutional Networks forLarge-Scale Image Recognition Author: K Simonyan ， A Zisserman Year: 2014   1、  导引 VGGNet是2014年ILSVRC竞赛的第二名，没错你没听错它是第二名，第一名是GoogLeN
卷积神经网络(CNN)模型
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weixin_42361283的博客
06-11 94
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、计算机视觉等领域。其设计理念源于对生物视觉皮层神经机制的模拟，核心原理是通过卷积、池化（下采样）、全连接等操作，自动提取输入数据的层级特征，完成分类或回归任务。
VGGNet网络模型
tianchangsu5948的博客
10-30 463
  论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf 这篇文章是以比赛为目的的，为了解决ImageNet分类和定位的问题，作者作了6组实验，对应于6个不同的模型， 这六个网络深度逐渐增加的同时，也有各自的特点。实验结果表明，最后两组，即VGG16和VGG19在分类和定位任务上效果最好，作者因此斩获2014年分类第二（第一是GoogLeNet），定位任务第一。...
深度学习经典模型之VGGNet
weixin_43775295的博客
11-08 814
​ VGGNet是由牛津大学视觉几何小组（Visual Geometry Group, VGG）提出的一种深层卷积网络结构，他们以7.32%的错误率赢得了2014年ILSVRC分类任务的亚军（冠军由GoogLeNet以6.65%的错误率夺得）和25.32%的错误率夺得定位任务（Localization）的第一名（GoogLeNet错误率为26.44%）5^{[5]}5，网络名称VGGNet取自该小组名缩写。VGGNet是首批把图像分类的错误率降低到10%以内模型，同时该网络所采用的3×3。
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qq_43307074的博客
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m0_63462829的博客
11-04 387
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CNN经典模型——VGGNet
大彤小忆的博客
03-10 6235
     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 Visual Geometry Group，该小组隶属于1985年成立的Robotics Research Group，该Group研究范围包括了机器学习到移动机器人
VGGNet模型解读
kkkkkkkkq的博客
11-07 2286
转载自：http://m.blog.youkuaiyun.com/Teeyohuang/article/details/75214758 1、  导引 VGGNet是2014年ILSVRC竞赛的第二名，没错你没听错它是第二名，第一名是GoogLeNet（真不是我打错google，是谷歌为了纪念LeNet，所以用的大写L）.为什么先讲VGG，因为它这个模型在多个迁移学习任务中的表现要优于googLeNe
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04-29 3883
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深度学习福利入门到精通第三讲——VGGNet模型
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
02-02 479
VGG由牛津大学视觉几何组提出，并在2014年ILSVRC取得了定位第一名和分类第二名好成绩。 相对于AlexNet，统一了卷积中使用的参数，卷积核统一为3*3，步长1，padding为1等等。而且增加了深度，分别定义了 16层的VGG16和19层的VGG19。下图为16层VGG模型 和第二讲的AlexNet大致相同，最后输出也是1000种可能概率，所以具体不讲。 ...
深度学习卷积神经网络CNN之 VGGNet模型主vgg16和vgg19网络模型详解说明（理论篇）
qq_55433305的博客
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VGGNet模型是大规模视觉识别挑战赛竞赛的第二名，六组实验，对应6个不同的网络模型，这六个网络深度逐渐递增的同时，也有各自的特点。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。从VGG背景、VGGNet模型结构、特点（创新、优缺点及新知识点）、各组的区别
VGGNet网络详解与模型搭建
鲤鱼与驴的博客
02-04 3487
本文介绍了VGGNet模型的背景，模型结构，模型特点，最后利用Pytorch框架实现了VGG网络
大话CNN经典模型：AlexNet
雪饼的博客
03-12 1万+
—— 原文发布于本人的微信公众号“大数据与人工智能Lab”（BigdataAILab），欢迎关注。 2012年，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever在多伦多大学Geoff Hinton的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络AlexNet，夺得了2012年ImageNet LSVRC的冠军，且准确率远超第二名（top5错误率为15.3%，第二名为26.2%），引起了很大的轰动...
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