当前位置：文档之家 › VGG介绍卷积神经网络的模型结构

VGG介绍卷积神经网络的模型结构

  • 格式：doc
  • 大小：14.50 KB
  • 文档页数：2

VGG介绍卷积神经网络的模型结构
一：VGG介绍与模型结构VGG全称是Visual Geometry Group属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，分别从VGG16～VGG19。

VGG研究卷积网络深度的初衷是想搞清楚卷积网络深度是如何影响大规模图像分类与识别的精度和准确率的，最初是VGG-16号称非常深的卷积网络全称为（GG-Very-Deep-16 CNN），VGG在加深网络层数同时为了避免参数过多，在所有层都采用3x3的小卷积核，卷积层步长被设置为1。

VGG的输入被设置为224x244大小的RGB图像，在训练集图像上对所有图像计算RGB均值，然后把图像作为输入传入VGG卷积网络，使用3x3或者1x1的filter，卷积步长被固定1。

VGG全连接层有3层，根据卷积层+全连接层总数目的不同可以从VGG11 ～VGG19，最少的VGG11有8个卷积层与3个全连接层，最多的VGG19有16个卷积层+3个全连接层，此外VGG 网络并不是在每个卷积层后面跟上一个池化层，还是总数5个池化层，分布在不同的卷积层之下，下图是VGG11 ～GVV19的结构图：
考虑到整个网络的精简结构显示，ReLU激活函数并没有被显示在上述结构中。

上述结构中一些说明：
conv表示卷积层
FC表示全连接层
conv3表示卷积层使用3x3 filters
conv3-64表示深度64
maxpool表示最大池化
上述VGG11 ～VGG19参数总数列表如下：
在实际处理中还可以对第一个全连接层改为7x7的卷积网络，后面两个全连接层改为1x1的卷积网络，这个整个VGG就变成一个全卷积网络FCN。

在VGG网络之前，卷积神经。

合集下载

vgg16论文

vgg16论文

VGG16论文1. 引言深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的突破，其中VGG16是非常重要的一个模型。

本文将介绍《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》论文中提出的VGG16模型，具体包括模型的结构、训练策略和性能评估等内容。

2. 模型结构VGG16是一个经典的卷积神经网络（CNN）模型，其结构非常简洁清晰。

整个模型由13层卷积层和3层全连接层组成。

每个卷积层都使用3x3的卷积核，而每个全连接层都包含4096个节点。

VGG16的结构可以分为5个卷积块。

每个卷积块都包含连续的两个卷积层，紧接着是一个池化层。

前两个卷积块的卷积层具有64个卷积核，后面的卷积块的卷积层则相应地增加一倍，即128、256、512、512。

最后三个全连接层将卷积块的输出映射到最终的分类结果上。

通过使用小尺寸的卷积核和更深的网络结构，VGG16模型能够获得较好的特征提取效果，从而提升图像分类性能。

3. 训练策略VGG16的训练策略主要包括数据预处理、优化器和正则化。

3.1 数据预处理在训练前，我们需要对图像进行预处理。

VGG16使用图像的RGB通道进行输入，并将每个通道的像素值减去对应通道的均值。

此外，还需要对图像进行resize 操作，使其适应模型的输入尺寸。

3.2 优化器VGG16使用随机梯度下降（SGD）作为优化算法。

在训练过程中，学习率的设置非常重要。

作者在论文中将初始学习率设置为0.01，当验证集上的准确率不再提升时，将学习率除以10，直到学习率降至0.0001。

3.3 正则化为了防止模型过拟合，VGG16采用了L2正则化。

在损失函数中，除了分类误差之外，还加入了权重衰减项。

4. 性能评估为了评估VGG16的性能，作者在ILSVRC-2012数据集上进行了实验。

该数据集包含来自1000个类别的120万张图像。

通过使用VGG16模型，在验证集上达到了top-1准确率为72.2%，top-5准确率为90.8%的较好结果。

vggnet参数

vggnet参数

VGGNet参数简介VGGNet是由牛津大学视觉几何组（Visual Geometry Group）于2014年提出的一种深度卷积神经网络模型。

它在ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 2014比赛中取得了第二名的成绩，具有非常强大的图像分类能力。

VGGNet的特点是网络结构非常简单，只使用了3x3的小尺寸卷积核和2x2的最大池化层，通过不断堆叠这些层来构建深度网络。

与其他卷积神经网络相比，VGGNet 具有更多的卷积层，使得它能够更好地捕捉图像的细节特征。

网络结构VGGNet的网络结构非常规整，由多个卷积层和全连接层组成。

在原始的VGGNet模型中，共有16个卷积层和3个全连接层。

其中，卷积层被分为若干个连续的块，每个块都有多个卷积层和一个最大池化层。

VGGNet的网络结构如下所示：输入层(Input)|卷积层(Conv3-64)|卷积层(Conv3-64)|最大池化层(Pool2)|卷积层(Conv3-128)|卷积层(Conv3-128)|最大池化层(Pool2)|卷积层(Conv3-256)|卷积层(Conv3-256)|卷积层(Conv3-256)|最大池化层(Pool2)|卷积层(Conv3-512)|卷积层(Conv3-512)|卷积层(Conv3-512)|最大池化层(Pool2)|卷积层(Conv3-512)|卷积层(Conv3-512)|卷积层(Conv3-512)|最大池化层(Pool2)|全连接层(Fully Connected)|全连接层(Fully Connected)|全连接层(Fully Connected)|输出层(Output)参数数量VGGNet的参数数量非常庞大，主要集中在全连接层。

以VGGNet-16为例，它的参数数量如下所示：•卷积层(Conv3-64): (3x3x3)x64 = 1,728•卷积层(Conv3-64): (3x3x64)x64 = 36,864•最大池化层(Pool2): 0•卷积层(Conv3-128): (3x3x64)x128 = 73,728•卷积层(Conv3-128): (3x3x128)x128 = 147,456•最大池化层(Pool2): 0•卷积层(Conv3-256): (3x3x128)x256 = 294,912•卷积层(Conv3-256): (3x3x256)x256 = 589,824•卷积层(Conv3-256): (3x3x256)x256 = 589,824•最大池化层(Pool2): 0•卷积层(Conv3-512): (3x3x256)x512 = 1,179,648•卷积层(Conv3-512): (3x3x512)x512 = 2,359,296•卷积层(Conv3-512): (3x3x512)x512 = 2,359,296•最大池化层(Pool2): 0•卷积层(Conv3-512): (3x3x512)x512 = 2,359,296•卷积层(Conv3-512): (3x3x512)x512 = 2,359,296•卷积层(Conv3-512): (3x3x512)x512 = 2,359,296•最大池化层(Pool2): 0•全连接层(Fully Connected): (7x7x512)x4096 = 102,760,448•全连接层(Fully Connected): 4096x4096 = 16,777,216•全连接层(Fully Connected): 4096x1000 = 4,096,000•输出层(Output): 0总共有约138M的参数，其中大部分集中在全连接层。

classicalCNNmodels：vgg模型结构详解

classicalCNNmodels：vgg模型结构详解

classicalCNNmodels：vgg模型结构详解VGG相关⽂献VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITIONKaren Simonyan∗ & Andrew Zisserman+vgg是作者所在的课题组的缩写，visual geometry group，视觉⼏何学⼩组。

通常有vgg16和vgg19两种模型，16和19指的是⽹络的深度。

由此可以看出，和之前的相⽐，该⽹络的深度⼤⼤增加，与之相适应，每⼀层的卷积核变⼩（3×3）。

vgg模型的⼀个重要贡献就是强调了CNN⽹络中深度的重要性，从⽽使得神经⽹络朝着“深度学习”的⽅向发展。

vgg是2014年的ImageNet challenge的localisation的冠军和classification的亚军（冠军是googlenet）。

下⾯简单说明⼀下该⽹络的⼀些特点。

⽹络结构⾸先，关于训练的预处理，作者只对RGB图像做了⼀个去掉均值的操作，就直接投⼊训练，图⽚⼤⼩是224×224。

⽹络的⼀些特点如下：所有的kernel都是⽤⼩的receptive field，除了个别的1×1，都是3×3，代替了之前普遍使⽤的较⼤的卷积核。

convolution 中的 stride 设置为1，并且做了padding，从⽽保持了分辨率，也就是feature map的尺⼨⽤了1×1的卷积核，相当于对通道之间做了⼀个线性变换，然后再通过⾮线性激活函数max pooling的⽅法做的池化，并且⽤2×2的区域，stride=2.⽤了较多的卷积层，并设计了集中不同的结构，如上图所⽰基本框架⼀样，若⼲卷积后⼀次池化，再卷积和池化重复，最后接了三个FC层，⼤⼩为4096，⽤softmax激活后输出。

细节阐释⾸先是3×3的kernel size。

vgg提取特征

vgg提取特征

VGG提取特征在计算机视觉领域，VGG是一种非常经典的卷积神经网络模型，它在2014年由牛津大学的研究团队提出。

VGG模型以其简洁、清晰的架构和优秀的性能而受到广泛关注。

1. VGG模型概述VGG模型是一种深度卷积神经网络模型，它的主要特点是使用了非常小的卷积核（3x3），并且深度相对较大。

VGG模型通过多个卷积层和池化层的堆叠来逐渐提取图像中的特征，并最终输出分类结果。

VGG模型有多个不同深度的变体，其中最著名的是VGG16和VGG19。

这些数字代表了网络中卷积层和全连接层的数量。

具体而言，VGG16包含13个卷积层和3个全连接层，而VGG19则包含16个卷积层和3个全连接层。

2. VGG模型架构2.1 卷积部分VGG模型的卷积部分由若干个相同配置的块组成，每个块包含两到三个卷积层和一个池化层。

每个卷积层都使用3x3的卷积核，并且使用ReLU激活函数。

池化层使用2x2的窗口进行最大池化。

具体而言，VGG16模型的卷积部分包含5个块，每个块的配置如下：•块1：两个卷积层（64通道），一个池化层•块2：两个卷积层（128通道），一个池化层•块3：三个卷积层（256通道），一个池化层•块4：三个卷积层（512通道），一个池化层•块5：三个卷积层（512通道），一个池化层2.2 全连接部分VGG模型的全连接部分由多个全连接层组成，用于对从卷积部分提取到的特征进行分类。

具体而言，VGG16模型包含3个全连接层，每个全连接层都有4096个神经元，并且在最后一个全连接层之后加入了一个softmax激活函数来输出分类结果。

3. VGG模型的优缺点3.1 优点•VGG模型架构简单清晰，易于理解和实现。

•使用小尺寸的卷积核和池化窗口，可以增加网络的深度，提高特征提取能力。

•VGG模型在多个视觉任务上表现良好，具有较好的泛化性能。

3.2 缺点•VGG模型相对较深，参数较多，计算量较大。

•VGG模型需要大量的存储空间来保存网络权重。