VGGNet是牛津大学计算机视觉组和Google DeepMind公司的研究员仪器研发的深度卷积神经网络。VGG主要探究了卷积神经网络的深度和其性能之间的关系，通过反复堆叠3*3的小卷积核和2*2的实验表明最后两组，即深度最深的两组16和19层的VGGNet网络模型在分类和定位任务上的效果最好。作者因此斩获2014年分类第二(第一是GoogLeNet),定位任务第一。其中，模型的名称——“V
从vgg到inception到resnet到densenet，基本上是一个复杂度越来越高，而效果越来越好的过程。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
VGG于2014年由牛津大学科学工程系Visual Geometry Group组提出的。主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能。VGG有两种结构，分别是VGG16和VGG19,比如VGGNet[1]中，第一个全连接层的输入是7*7*512, 输出是4096. 这可以用一个卷积核大小7*7, 步长(stride)为1, 没有填补(padding), 输出通道数4096的卷积层等效表示，其输出为1*1*4
ˋ＾ˊ VGG 网络是卷积神经网络中的一种，在2014 的ImageNet 竞赛中，获得了定位任务第一名和分类任务第二名的好成绩。VGG16 的网络结构如表1 所示，VGG 网络是由13 1. 背景VGG是常见的用于大型图片识别的极深度卷积网络，这里主要介绍VGG网络预测在ImageNet数据集上的训练及预测。2. ImageNet图像数据集简介ImageNet包含了145W张
vgg是什么意思网讯网讯| 发布2021-10-13 模型的名称“VGG”代表了牛津大学的Oxford Visual Geometry Group,该小组隶属于1985年成立的Robotics Research Group,该Group研究范围包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
