【深度学习进阶】CNN-VGG

介绍

VGG网络是由牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group, VGG）的研究人员设计的一系列深度卷积神经网络。这些网络在2014年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC-2014）中表现出色，虽然不是当年的冠军，但其简洁而有效的结构引起了学术界和工业界的广泛关注。

统一的小型滤波器：VGG网络使用了3x3的小型卷积核，并且在网络的不同层之间保持了这种一致性。这样的小型滤波器可以堆叠在一起以增加感受野，同时保留图像的空间分辨率。
简单的架构：整个网络由一系列的卷积层和最大池化层构成，最后是几个全连接层。每经过一定数量的卷积层后就会有一个最大池化层用于降采样。
深层结构：VGG网络有多个版本，其中最著名的是VGG16和VGG19，它们分别包含16层和19层可训练的权重层（包括卷积层和全连接层）。这使得它们能够学习到更复杂的特征表示。
预训练模型：VGG网络的预训练模型被广泛应用于各种迁移学习任务中，因为它们能够在大型数据集如ImageNet上取得良好的泛化性能。

VGG网络不仅因其优异的性能而在学术研究中得到应用，也因其简单易懂的架构成为教育和实践中的首选模型之一。此外，由于其强大的表征能力，VGG也被用来作为其他复杂网络的基准或组成部分。

VGG网络尽管不是最新的模型，但在多个领域和应用中仍然扮演着重要的角色。其简单而有效的架构，以及强大的特征提取能力，使得它在以下几种应用场景中依然具有重要价值：

VGG网络最初就是为了解决大规模图像分类问题而设计的。由于其良好的性能和易于理解的结构，它仍然是图像分类任务中的一个可靠选择，特别是在资源有限或需要快速实现的情况下。

在一些目标检测框架中，如R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN），VGG网络作为骨干网络来提取图像特征。虽然现在有更先进的主干网（如ResNet），但VGG仍然被用作教学示例或是在特定情况下使用。

VGG预训练模型广泛应用于迁移学习任务。对于小规模数据集或是计算资源受限的环境，利用预训练好的VGG模型进行微调可以显著提高模型的表现力，同时减少训练时间和计算成本。

VGG网络是风格迁移任务中最常用的特征提取器之一。通过比较内容图片与风格图片在不同层上的特征表示，可以生成既保留原图内容又融合新风格的艺术图像。这是因为它能够捕捉到不同层次的视觉信息，从低级边缘到高级语义概念。

尽管有更多专门针对人脸特征设计的深度学习模型，但VGG网络也被用于人脸识别系统中，尤其是那些基于传统方法构建的人脸识别解决方案，或者是需要快速原型开发的场景。

医学图像通常具有较高的分辨率和复杂的结构，这使得VGG这样的深层卷积神经网络非常适合于处理这类数据。例如，在病理切片、X光片等医疗图像上进行病变区域的分类或分割。

在视频处理任务中，VGG可以用来抽取每一帧的特征，然后结合时间维度的信息来进行动作分类或其他相关任务。

除了风格迁移外，VGG还被应用于其他创意项目中，如将照片转换成绘画风格的作品，或是创建独特的视觉效果。

如案例所示，VGG被用于中草药识别、鸟类识别等任务，帮助科学家们更好地理解和保护自然资源。

尽管VGG网络有许多优点，但它也有一些缺点：

论文中提到，可以通过堆叠两个3x3的卷积核替代5x5的卷积核，堆叠三个3x3的卷积核替代7x7的卷积核。

拥有相同的感受野

使用7x7卷积核所需参数，与堆叠三个3x3卷积核所需参数(假设输入输出channel为C)

在卷积神经网络中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小，被称作感受野(receptivefield) 。通俗的解释是，输出featuremap上的一个单元对应输入层上的区域大小。

outsize = (insize - Fsize+ 2P ) / S + 1

感受野计算公式：

F (i) = (F (i + 1) - 1) ´ Stride + Ksize

F(i)为第i层感受野， Stride为第i层的步距，Ksize为卷积核或池化核尺寸