有没有大佬来帮小白科普下VGG16模型到底时什么

qq_41170712 2017-11-25 10:46:45

小白一个
打算学习数据挖掘相关的东西
在图像识别的问题上
遇到了VGG16模型
但是没有找到相关的介绍资料
求个大佬帮小白介绍下VGG16模型
还有个问题就是VGG16和VGG19有什么区别吗
在这里谢过各位大佬

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Gods_Dusk 2017-11-26

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1、网络结构 VGG16模型很好的适用于分类和定位任务，其名称来自牛津大学几何组（Visual Geometry Group）的缩写。根据卷积核的大小核卷积层数，VGG共有6种配置，分别为A、A-LRN、B、C、D、E，其中D和E两种是最为常用的VGG16和VGG19。介绍结构图： conv3-64 ：是指第三层卷积后维度变成64，同样地，conv3-128指的是第三层卷积后维度变成128； input（224x224 RGB image）：指的是输入图片大小为224244的彩色图像，通道为

全面理解VGG16模型VGG16的结构层次介绍结构图VGG16模型所需要的内存容量介绍卷积中的基本概念1.从input到conv1：2.从conv1到conv2之间的过渡：3.conv2到conv3：4.进入conv3：5.从conv3到conv4之间的过渡：6.最后到三层全连接FC层结论 VGG16的结构层次 vgg16总共有16层，13个卷积层和3个全连接层，第一次经过64个卷积核的两次卷积后...

VGG16的模型首先我们可以看到VGG一共有六个模型,每个模型根据卷积层和全连接层的层数进行分类,第二张图就是VGG16的基本模型. 代码实现 Vgg16Net.py from torch import nn class Vgg16_net(nn.Module): def __init__(self): super(Vgg16_net, self).__init__() self.layer1=nn.Sequential( nn.C

在深度学习的众多模型中，VGG16模型因其简单而强大的网络结构在图像处理领域赢得了广泛的关注。自2014年由Karen Simonyan和Andrew Zisserman提出以来，VGG16模型成为了学术界和工业界的基准，并在多个视觉识别挑战赛中取得了领先地位。VGG16模型的显著特点在于其序列化的重复使用卷积核大小为3x3的卷积层和2x2的池化层，从而构建了一个深层的网络结构。特征提取是机器学习中一个核心步骤，它涉及到从原始数据中提取有助于任务执行的有用信息。

VGG16作为深度学习发展历程中的重要里程碑，强调了通过增加网络深度和一致性设计来提取图像特征。它的成功启发了后续更复杂的网络架构和方法，并在图像分类等任务中取得了重要成就。通过研究和实践，我们可以更好地理解VGG16的原理，并将其应用于实际问题中。VGG16是一种深度卷积神经网络，由牛津大学的研究团队于2014年开发。

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