浅谈VGGNet

1.VGGNet架构
(VGG16)
浅谈VGGNet_第1张图片
1、输入224x224x3的图片,经64个3x3的卷积核作两次卷积+ReLU,卷积后的尺寸变为224x224x64
2、作max pooling(最大化池化),池化单元尺寸为2x2(效果为图像尺寸减半),池化后的尺寸变为112x112x64
3、经128个3x3的卷积核作两次卷积+ReLU,尺寸变为112x112x128
4、作2x2的max pooling池化,尺寸变为56x56x128
5、经256个3x3的卷积核作三次卷积+ReLU,尺寸变为56x56x256
6、作2x2的max pooling池化,尺寸变为28x28x256
7、经512个3x3的卷积核作三次卷积+ReLU,尺寸变为28x28x512
8、作2x2的max pooling池化,尺寸变为14x14x512
9、经512个3x3的卷积核作三次卷积+ReLU,尺寸变为14x14x512
10、作2x2的max pooling池化,尺寸变为7x7x512
11、与两层1x1x4096,一层1x1x1000进行全连接+ReLU(共三层)
12、通过softmax输出1000个预测结果添加链接描述

(all)
浅谈VGGNet_第2张图片
2.VGGNet创新点

(1)小卷积核和多卷积子层
VGG使用多个较小卷积核(3x3)的卷积层代替一个卷积核较大的卷积层,一方面可以减少参数,另一方面相当于进行了更多的非线性映射,可以增加网络的拟合/表达能力。
小卷积核是VGG的一个重要特点,虽然VGG是在模仿AlexNet的网络结构,但没有采用AlexNet中比较大的卷积核尺寸(如7x7),而是通过降低卷积核的大小(3x3),增加卷积子层数来达到同样的性能(VGG:从1到4卷积子层,AlexNet:1子层)。
(2)小池化核
相比AlexNet的3x3的池化核,VGG全部采用2x2的池化核。
(3)通道数多
VGG网络第一层的通道数为64,后面每层都进行了翻倍,最多到512个通道,通道数的增加,使得更多的信息可以被提取出来。
(4)层数更深、特征图更宽
由于卷积核专注于扩大通道数、池化专注于缩小宽和高,使得模型架构上更深更宽的同时,控制了计算量的增加规模。
(5)全连接转卷积(测试阶段)
这也是VGG的一个特点,在网络测试阶段将训练阶段的三个全连接替换为三个卷积,使得测试得到的全卷积网络因为没有全连接的限制,因而可以接收任意宽或高为的输入,这在测试阶段很重要。
如本节第一个图所示,输入图像是224x224x3,如果后面三个层都是全连接,那么在测试阶段就只能将测试的图像全部都要缩放大小到224x224x3,才能符合后面全连接层的输入数量要求,这样就不便于测试工作的开展。
而“全连接转卷积”,替换过程如下:
浅谈VGGNet_第3张图片

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