深度学习图像处理之VGG网络模型

VGG网络是由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）提出的卷积神经网络架构，其主要特点是网络深度更深，参数数量更多，并且效果和可移植性都比较好。VGG网络主要有两种结构，VGG16和VGG19，两者并没有本质上的区别，主要差异在于网络的深度。
VGG16是许多模型中的主干网络，它在原论文中提供了6个不同的配置，包括不同的深度（如11、13、16、19层）以及是否采用LRN等。在实际应用中，我们一般都会采用D这个配置。
VGG网络的原理是通过连续使用几个3x3的卷积核来代替较大卷积核（如7x7，5x5），这样可以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。例如，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5x5卷积核。
在维持特征图大小不变的情况下，持续提升通道数的VGG网络如下：

1. 第一层卷积层：输入尺寸为[224, 224, 3]，输出尺寸为[_, 64, 7, 7]。

2. 第二层卷积层：输入尺寸为[64, 7, 7]，输出尺寸为[_, 128, 7, 7]。

3. 第三层卷积层：输入尺寸为[128, 7, 7]，输出尺寸为[_, 256, 7, 7]。

4. 第四层卷积层：输入尺寸为[256, 7, 7]，输出尺寸为[_, 512]。

5. 第五层卷积层：输入尺寸为[512]，输出尺寸为[_, 512]。

6. 全连接层：输入尺寸为[512]，输出尺寸为[_, 10]。