2025年1月19日 · VGG是一种用于图像分类的卷积神经网络（CNN）模型。它的名字来源于提出它的研究团队——Visual Geometry Group。VGG的核心思想是通过堆叠多个小尺寸的卷积层来构建深层网络，从而提取图像中的复杂特征。

2021年11月2日 · VGG是深度学习中的一个经典模型，它的简单结构和优异性能使其成为图像分类任务的重要工具。虽然VGG的参数量较大，计算成本较高，但它的设计思想对后续的模型（如ResNet，Inception等）产生了深远的影响。

VGG有两种结构，分别是 VGG16 和 VGG19，两者并没有本质上的区别，只是网络深度不一样。 VGG原理. VGG16相比AlexNet的一个改进是 采用连续的几个3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核（11x11，7x7，5x5）。 对于给定的感受野（与输出有关的输入图片的局部大小），采用堆积的小卷积核是优于采用大的卷积核，因为多层非线性层可以增加网络深度来保证学习更复杂的模式，而且代价还比较小（参数更少）。 简单来说，在VGG中，使用了3个3x3卷积核来代替7x7 …

小卷积核是VGG的一个重要特点，VGG没有采用AlexNet中比较大的卷积核尺寸（如7x7），而是通过降低卷积核的大小（3x3），增加卷积子层数来达到同样的性能（VGG：从1到4卷积子层，AlexNet：1子层）。

2024年7月24日 · VGG 模型，全称为 Visual Geometry Group model，是由牛津大学视觉几何组提出的深度学习模型之一。 VGG 模型在深度学习领域内因其简单的架构和卓越的性能而受到广泛的关注和应用。

VGG（Visual Geometry Group）是一个视觉几何组在2014年提出的深度卷积神经网络架构。 VGG在2014年ImageNet图像分类竞赛亚军，定位竞赛冠军；VGG网络采用连续的小卷积核（3x3）和 池化层 构建深度神经网络，网络深度可以达到16层或19层，其中VGG16和 VGG19 最 …

最近更新论文里引用的若干arxiv上预发表、最后被ICLR接收的若干文章的bibtex信息，发现这些文章都出现了同一个问题，即最终发表后，arxiv链接的自动bibtex就失效了，无法跟踪，后来神奇地发现可以在上面的链接里面按照年份检索当年ICLR的所有文章（下拉倒底 ...

2022年10月2日 · VGG-Network是K.Simonyan和A.Zisserman在论文“VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition”中提出的卷积神经网络模型。 该架构在ImageNet中 实现 了92.7%的top-5测试准确率，该网络拥有超过1400万张属于1000个类别 …

2023年9月27日 · 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GoogLeNe6.65%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%），网络 ...

2024年5月15日 · VGG网络，全称Visual Geometry Group网络，是一种用于图像识别和分类的深度学习模型。 它之所以强大，是因为它采用了一种简单而有效的设计原则，通过多个层次的卷积和池化操作来提取图像特征，最终实现对图像内容的精确识别。