VGG16/VGG19 网络详解_vgg19和vgg16的区别

                                                                                            VGG16/VGG19 网络详解

本文旨在整理学习VGG网络的资料，并尽可能详尽地来介绍VGG网络，供以后方便查询。资料整理至网络，如有侵权，请及时联系！！

一、简介

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研究范围包括了机器学习到移动机器人。下面是一段来自网络对同年GoogLeNet和VGG的描述：

“GoogLeNet和VGG的Classification模型从原理上并没有与传统的CNN模型有太大不同。大家所用的Pipeline也都是：训练时候：各种数据Augmentation（剪裁，不同大小，调亮度，饱和度，对比度，偏色），剪裁送入CNN模型，Softmax，Backprop。测试时候：尽量把测试数据又各种Augmenting（剪裁，不同大小），把测试数据各种Augmenting后在训练的不同模型上的结果再继续Averaging出最后的结果。”

二、VGG网络结构图

VGG16包含了16个隐藏层（13个卷积层和3个全连接层），如上图中的D列所示

VGG19包含了19个隐藏层（16个卷积层和3个全连接层），如上图中的E列所示

VGG网络的结构非常一致，从头到尾全部使用的是3x3的卷积和2x2的max pooling。

三、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卷积核，使用了2个3x3卷积核来代替5*5卷积核，这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下，提升了网络的深度，在一定程度上提升了神经网络的效果。

比如，3个步长为1的3x3卷积核的一层层叠加作用可看成一个大小为7的感受野（其实就表示3个3x3连续卷积相当于一个7x7卷积），其参数总量为 3x(9xC^2) ，如果直接使用7x7卷积核，其参数总量为 49xC^2 ，这里 C 指的是输入和输出的通道数。很明显，27xC^2小于49xC^2，即减少了参数；而且3x3卷积核有利于更好地保持图像性质。

这里解释一下为什么使用2个3x3卷积核可以来代替5*5卷积核：

5x5卷积看做一个小的全连接网络在5x5区域滑动，我们可以先用一个3x3的卷积滤波器卷积，然后再用一个全连接层连接这个3x3卷积输出，这个全连接层我们也可以看做一个3x3卷积层。这样我们就可以用两个3x3卷积级联（叠加）起来代替一个 5x5卷积。

具体如下图所示：

四、VGG优缺点

VGG优点

VGGNet的结构非常简洁，整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3x3）和最大池化尺寸（2x2）。

几个小滤波器（3x3）卷积层的组合比一个大滤波器（5x5或7x7）卷积层好：

验证了通过不断加深网络结构可以提升性能。

VGG缺点

VGG耗费更多计算资源，并且使用了更多的参数（这里不是3x3卷积的锅），导致更多的内存占用（140M）。其中绝大多数的参数都是来自于第一个全连接层。VGG可是有3个全连接层啊！

PS：有的文章称：发现这些全连接层即使被去除，对于性能也没有什么影响，这样就显著降低了参数数量。

注：很多pretrained的方法就是使用VGG的model（主要是16和19），VGG相对其他的方法，参数空间很大，最终的model有500多MB，AlexNet只有200MB，GoogLeNet更少，所以train一个vgg模型通常要花费更长的时间，所幸有公开的pretrained model让我们很方便的使用。