VGG的变种与改进:从VGG16到VGG19,探索不同版本的性能和效果

码农日志 2019-04-24 ⋅ 617 阅读

引言

VGG(Visual Geometry Group)是牛津大学计算机视觉组提出的一种深度卷积神经网络模型,它在2014年的ImageNet图像分类比赛中取得了优异的成绩,引起了广泛的关注。VGG网络的核心思想是通过增加网络的深度来提高模型的表达能力,使用了连续多个3x3的卷积层和2x2的最大池化层构建了一系列的卷积块,从而实现了非常深的网络模型。

VGG16

VGG16是VGG网络的最基本版本,它包含了16个卷积层和3个全连接层。它的架构如下所示:

(卷积层)
    64个3x3卷积核 - 64个3x3卷积核 - 最大池化层 2x2
    128个3x3卷积核 - 128个3x3卷积核 - 最大池化层 2x2
    256个3x3卷积核 - 256个3x3卷积核 - 256个3x3卷积核 - 最大池化层 2x2
    512个3x3卷积核 - 512个3x3卷积核 - 512个3x3卷积核 - 最大池化层 2x2
    512个3x3卷积核 - 512个3x3卷积核 - 512个3x3卷积核 - 最大池化层 2x2
(全连接层)
    4096个神经元 - 4096个神经元 - 1000个神经元(输出层)

VGG16具有非常深的网络结构,它的优点是模型表现能力强,但缺点是参数量多、计算量大,训练和推理过程较慢。

VGG19

为了进一步提高网络的性能,VGG团队在VGG16的基础上又增加了3个卷积层和1个全连接层,于是得到了VGG19模型。VGG19的网络结构如下所示:

(卷积层)
    64个3x3卷积核 - 64个3x3卷积核 - 最大池化层 2x2
    128个3x3卷积核 - 128个3x3卷积核 - 最大池化层 2x2
    256个3x3卷积核 - 256个3x3卷积核 - 256个3x3卷积核 - 256个3x3卷积核 - 最大池化层 2x2
    512个3x3卷积核 - 512个3x3卷积核 - 512个3x3卷积核 - 512个3x3卷积核 - 最大池化层 2x2
    512个3x3卷积核 - 512个3x3卷积核 - 512个3x3卷积核 - 512个3x3卷积核 - 最大池化层 2x2
(全连接层)
    4096个神经元 - 4096个神经元 - 4096个神经元 - 1000个神经元(输出层)

相比于VGG16,VGG19再次加深了网络结构,使得模型具有更强的表达能力。然而,由于网络更深,参数量和计算量又进一步增加,训练和推理的速度更慢。

VGG的改进

在使用VGG16和VGG19时,我们可以根据具体的任务需求和计算资源的可用性进行一些改进。

1. 减少全连接层的节点数

VGG原始模型中的全连接层有非常多的节点,这会导致模型的参数量很大。在实际应用中,我们可以根据数据集的大小和复杂度来降低全连接层的节点数,从而减少模型的参数量,提高模型的训练和推理速度。

2. 使用更小的卷积核

在VGG网络中,卷积核的大小一直都是3x3,这是为了保证网络结构的一致性。但是,实际上我们可以使用更小的卷积核来降低参数量,例如使用1x1的卷积核或者组合使用1x1和3x3的卷积核。这样的改进不仅可以减少参数量,还可以增加模型的非线性能力。

3. 使用预训练模型进行微调

VGG网络在ImageNet数据集上进行了训练,并达到了非常好的性能。在某些任务上,我们可以利用VGG的预训练模型进行特征提取,然后针对特定任务进行微调,以减少训练时间和样本需求。这种方法通常被称为迁移学习,它可以帮助我们快速构建适用于特定问题的模型。

性能和效果对比

通过使用不同版本的VGG网络,在各种计算机视觉任务上进行实验比较,可以得出一些结论:

  • VGG16和VGG19相比于其他网络结构,可以获得更好的图像分类性能。
  • VGG19相比于VGG16,具有更高的表达能力,但参数量和计算量更大,训练和推理速度更慢。
  • 在资源有限的情况下,我们可以通过降低全连接层的节点数和使用更小的卷积核来减少模型的参数量,从而提高计算效率。
  • 使用VGG的预训练模型进行微调可以显著缩短模型的训练时间,并获得很好的性能。

结论

VGG是深度卷积神经网络的经典模型之一,它通过增加网络深度来提高模型的表达能力。通过对比VGG16和VGG19以及对VGG的改进,我们可以根据任务需求和计算资源的可用性选择合适的网络结构和改进方法。这些研究成果不仅对进一步探索和改进深度学习模型具有重要意义,也对计算机视觉领域的研究和应用有着积极的推动作用。

参考文献:

  1. Simonyan, K., & Zisserman, A. (2014). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556.
  2. Simonyan, K., & Zisserman, A. (2015). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. International conference on learning representations.
  3. Chatfield, K., Simonyan, K., Vedaldi, A., & Zisserman, A. (2014). Return of the devil in the details: Delving deep into convolutional nets. British Machine Vision Conference (BMVC).
  4. K. He, X. Zhang, S. Ren and J. Sun. (2016). Deep residual learning for image recognition. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).

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