详细介绍
VGG（Visual Geometry Group）是由牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）开发的一种深度卷积神经网络架构。VGG网络在2014年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中表现优异，尤其是在图像分类任务中取得了显著的成绩。VGG网络的主要特点是其深度和统一的卷积层设计，通常使用3x3的小卷积核和2x2的最大池化层。
VGG网络有多个版本，其中最著名的是VGG16和VGG19，数字代表网络中的层数（包括卷积层和全连接层）。VGG16包含16层，VGG19包含19层。这些网络通过堆叠多个卷积层和池化层来提取图像特征，最后通过全连接层进行分类。
主要功能
- 图像分类：VGG网络在ImageNet数据集上训练，能够对1000个类别的图像进行分类。
- 特征提取：VGG网络的卷积层可以用于提取图像的特征，这些特征可以用于其他计算机视觉任务，如目标检测、图像分割等。
- 迁移学习：由于VGG网络在大规模数据集上进行了预训练，因此可以将其作为预训练模型，用于其他任务的迁移学习。