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介绍
vgg和googlenet是2014年imagenet竞赛的双雄，这两类模型结构有一个共同特点是Go deeper。跟googlenet不同的是，vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架，尤其是跟alexnet框架非常像，vgg也是5个group的卷积、2层fc图像特征、一层fc分类特征，可以看做和alexnet一样总共8个part。根据前5个卷积group，每个group中的不同配置，vgg论文中给出了A~E这五种配置，卷积层数从8到16递增。从论文中可以看到从8到16随着卷积层的一步步加深，貌似通过加深卷积层数也已经到达准确率提升的瓶颈了。后面的有一些论文针对卷积层输入的前处理（例如batch normalization）和输出的后处理（例如prelu）做了研究。再进一步的提升方向会是什么呢？这个值得大家去深入思考。
目录
VGG-19
VGG_ILSVRC_19_layers_deploy.prototxt
VGG_ILSVRC_19_layers.caffemodel
VGG19_test.sh
top5_test.txt
top1_test.txt
VGG-16
vgg_time.log
VGG_test.prototxt
VGG_ILSVRC_16_layers_deploy.prototxt
VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel
VGG16_test.sh
test_top5_16layers_20150909.txt
test_top1_16layers_20150909.txt
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发表于 2017-6-13 22:38:16
发表于 2017-7-23 22:46:25
