VGG网络详解

论文：《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》

地址：https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf

一、特点

1. 结构简洁。VGG由5层卷积层、3层全连接层、softmax输出层构成，层与层之间使用max-pooling分开，所有隐层的激活单元都采用ReLU函数。
2. 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。VGG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。
3. 小池化核。相比AlexNet的3x3的池化核，VGG全部采用2x2的池化核。
4. 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。
5. 层数更深、特征图更宽。使用连续的小卷积核代替大的卷积核，网络的深度更深，并且对边缘进行填充，卷积的过程并不会降低图像尺寸。
6. 全连接转卷积（测试阶段）。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。

二、网络结构 

 

上图是VGG16的网络结构图。

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

三、网络特点

第一个：两个3x3的卷积堆叠获得的感受野大小，相当一个5x5的卷积；而3个3x3卷积的堆叠获取到的感受野相当于一个7x7的卷积。

好处：（1）可以增加非线性映射；（2）很好地减少参数

原理如下：

 第二个：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。

原因：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。

如何替换，过程如下：

例如7x7x512的层要跟4096个神经元的层做全连接，则替换为对7x7x512的层作通道数为4096、卷积核为1x1的卷积。
这个“全连接转卷积”的思路是VGG作者参考了OverFeat的工作思路，例如下图是OverFeat将全连接换成卷积后，则可以来处理任意分辨率（在整张图）上计算卷积，这就是无需对原图做重新缩放处理的优势。

 四、总结

• 通过增加深度能有效地提升性能；
• 最佳模型：VGG16，从头到尾只有3x3卷积与2x2池化，简洁优美；
• 卷积可代替全连接，可适应各种尺寸的图片