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 …

VGGNet是比AlexNet更深的深度卷积神经网络，该模型获得了2014年 ILSVRC 竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet（我们之后会介绍）。 论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》 论文传送门： arxiv.org/abs/1409.1556. 1. 网络结构. VGG 的结构与 AlexNet 类似，区别是深度更深，但形式上更加简单。 VGG由5层卷积层、3层全连接层、1层softmax输出层构成，层与层之间使用 maxpool （最大化池）分开，所有隐藏层的激活单元都 …

该文详细介绍了VGG网络的六种配置及常用的VGG-16结构，通过堆叠3×3卷积核代替大尺度卷积核，减少了参数量并保持了感受野。 由牛津大学著名研究所VGG提出，斩获该年ImageNet竞赛中Localization Task（定位任务）第一名和Classification Task（分类任务）第二名。 在原论文中，作者给了6个VGG网络的不同配置，并且尝试了不同的深度（11、13、16、19层）以及是否采用LRN等。 在实际使用过程中，我们一般都会采用D这个配置，即16层：13个卷积层以及最后3 …

VGGNet可以看成是加深版的AlexNet，把网络分成了5段，每段都把多个尺寸为3×3的卷积核串联在一起，每段卷积接一个尺寸2×2的最大池化层，最后面接3个全连接层和一个softmax层，所有隐层的激活单元都采用ReLU函数。 VGGNet包含很多级别的网络，深度从11层到19层不等。 为了解决初始化（权重初始化）等问题，VGG采用的是一种Pre-training的方式，先训练浅层的的简单网络VGG11，再复用VGG11的权重初始化VGG13，如此反复训练并初始化VGG19，能够使训练 …

Mar 14, 2020 · 本文详细介绍了VGG网络的背景、结构、实验结果和特点，包括小卷积核、多尺度训练的优势，以及在目标检测领域的广泛应用。 深度学习中的VGG模型因其简洁和强大的特征提取能力而备受青睐，尽管参数量较大，但在预训练模型和迁移学习中表现出色。 自从2012年AlexNet大获成功之后， 深度学习 一下子变得炙手可热，很多 模型 在此基础上做了大量尝试和改进。 这也是VGG网络的方向，在此基础上还考虑了 网络深度 对结果的影响。 在2014年 …

VGGNet 是牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和谷歌 DeepMind 一起研究出来的深度卷积神经网络，因而冠名为 VGG。 VGG是一种被广泛使用的卷积神经网络结构，其在在2014年的 ImageNet 大规模视觉识别挑战 (ILSVRC -2014)中获得了亚军，不是VGG不够强，而是对手太强，因为当年获得冠军的是GoogLeNet。 通常人们说的VGG是指VGG-16 (13层卷积层+ 3层全连接层)。 虽然其屈居亚军，但是由于其规律的设计、简洁可堆叠的卷积块，且在其他数据 …

Download scientific diagram | VGG-8 architecture for CIFAR-10/SVHN: We implement a non-standard VGG-8 from publication: To Boost or not to Boost: On the Limits of Boosted Neural Networks |...

Our main contribution is a thorough evaluation of networks of increasing depth using an architecture with very small (3×3) convolution filters, which shows that a significant improvement on the prior-art configurations can be achieved by pushing the depth to 16–19 weight layers.

使用块的想法首先出现在牛津大学的 视觉几何组（visual geometry group） 的 VGG网络 中。 通过使用循环和子程序，可以很容易地在任何现代深度学习框架的代码中实现这些重复的架构。 7.2.1. VGG块. 经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列： 汇聚层，如最大汇聚层。 而一个VGG块与之类似，由一系列卷积层组成，后面再加上用于空间下采样的最大汇聚层。 在最初的VGG论文中 (Simonyan and Zisserman, 2014)，作者使用了带有 3 × 3 卷积核、填充为1（保 …

Mar 13, 2022 · VGG网络是在2014年由牛津大学著名研究组VGG (Visual Geometry Group) 提出，斩获该年ImageNet竞赛中 Localization Task (定位任务) 第一名 和 Classification Task (分类任务) 第二名。 原论文名称是《Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition》，在原论文中给出了一系列VGG模型的配置，下面这幅图是VGG16模型的结构简图。 该网络中的亮点： 通过堆叠多个3x3的卷积层来替代大尺度卷积层（在拥有相同感受野的前 …