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
10-01 2万+
CNN经典网络模型之一：VGGNet，本文包含其简介及代码，在PyTorch中实现，进行超详细注释，适合新生小白阅读学习~
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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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学习随笔
04-29 3883
相关介绍 VGGNet是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的的深度卷积神经网络。 他们研究了卷积网络深度在大规模的图像识别环境下对准确性的影响。他们的主要贡献是使用非常小的（3×3）卷积滤波器架构对网络深度的增加进行了全面评估，这表明通过将深度推到16-19加权层可以实现对现有技术配置的显著改进。这些发现是他们...
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...
经典神经网络论文超详细解读（二）——VGGNet学习笔记（翻译＋精读）
路人贾的博客
12-03 6361
VGGNet（《Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition》）超详细解读（翻译＋精读总结）
新大话西游经典系列：游戏开发源代码
从"新大话西游经典系列源代码"这一标题和描述中，我们可以看出，拥有这样一份游戏源代码对游戏开发者来说是一笔宝贵的资源。它不仅能够作为一个游戏开发的DEMO，帮助开发者理解复杂游戏的结构和实现方法，还能够作为...
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