深度学习: VGGNet 网络

Introduction

VGGNet 于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。

Improvement

与AlexNet相比,VGGNet改进点:

  • 普遍使用 小卷积核替代 大卷积核。

该作法的优势和劣势见深度学习: 感受野 (receptive field)

Version

VGG网络结构有以下六种版本:

其中最常见的当属 VGG16 以及 VGG19

它们由于结构简单,清晰明了,被其他很多网络沿用。比如SegNet就直接沿用了VGG16的前13层。

Structure

VGG16 结构如下:

VGG19 结构如下:

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