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VGG-19
VGG-19的由来01任务结构解析02任务
学习目标了解VGG-19的由来掌握VGG-19的网络结构
1VGG-19的由来
1VGG-19的由来2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起提出了一种新的深度卷积神经网络:VGGNet,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名。VGGNet的主要贡献是使用很小的卷积核(3×3)构建各种深度的卷积神经网络结构,并对这些网络结构进行了评估,最终证明在16-19层的网络深度能够取得较好的识别精度。这也就是常用来提取图像特征的VGG-16和VGG-19。
2结构解析
2结构解析VGG-19整体由五个卷积块和3个全连接层组成,每个卷积块由不同层数的卷积层构成。其中第一,二个卷积块分别有两个卷积层,第三,四,五个卷积块分别有四个卷积层。那VGG-19中的19是怎么来的?这里的19只算了卷积层(16层)和全连接层(3层)的数量,没有包括池化层。VGG-19的输入为224×224×3的图像,并且对图像做了均值处理,在每个像素中减去在训练集上计算的RGB均值。
2结构解析VGG-19中使用的都是3×3的卷积核,来代替比较大的卷积核,并且使用了连续多个卷积层。使用小的卷积核的问题是,其感受野必然变小,但使用连续的卷积核,可以增大感受野。卷积的固定步长为1,并在图像的边缘填充1个像素,这样卷积后保持图像的分辨率不变;连续的卷积层(卷积块)后会接着一个池化层,做最大池化,步长为2;最后一层卷积层之后,接着的是3个全连接层,前两个每个都有4096个通道,第三是输出层输出1000个分类。
2结构解析
2结构解析VGG-19优势:VGG-19的结构很是简洁,整个网络都使用了一样大小的卷积核尺寸(3×3)和最大池化尺寸(2×2)。几个小滤波器(3×3)卷积层的组合比一个大滤波器(5×5或7×7)卷积层好,验证了经过不断加深网络结构能够提高性能。VGG-19缺点:VGG-19耗费更多计算资源,而且使用了更多的参数,致使更多的内存占用(140M)。其中绝大多数的参数都是来自于第一个全连接层。VGG-19但是有3个全连接层。注:不少pretrained的方法就是使用VGG的model(主要是16和19),VGG相对其余的方法,参数空间很大,最终的model有500多m,AlexNet只有200m,GoogLeNet更少,因此train一个VGG模型一般要花费更长的时间,所幸有公开的pretrained model让咱们很方便的使用。
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