VGG网络是由牛津的一个视觉组提出的,在2014年的ILSVR比赛中夺得来世界冠军。该网络在卷积部分使用来很小的卷积单元(3x3),显著得提高了网络的深度。VGG网络的基本结构如下图所示:
另外VGG网络还提供了五种深度不同的网络结构,如下图所示,编号从A~E,网络深度逐渐增加,另外可以看出参数个数增长不是很大。
好了,关于VGG网络的基本介绍就是这些。
下面开始实践。本项目使用的是Github上面的开源项目。具体的参考下面的参考文献。
所需要的环境是:
TensorFlow
Pillow
SciPy
NumPy
此外,还需要下载好VGG的网络,存放在本项目的首层目录下面。
接下来需要下载项目:
git clone https://github.com/anishathalye/neural-style
cd neural-

本文介绍了VGG网络的基本结构和特点,并通过一个实践项目展示了如何利用TensorFlow和VGG网络将一张照片转化为水墨画风格。项目依赖包括TensorFlow、Pillow、SciPy和NumPy库。通过1000次迭代,将蒙娜丽莎图像转化为水墨画,随着迭代次数增加,预期效果会更佳。
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