VGG
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了VGG相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
简介
VGG不仅在分类和定位中表现优异，而且可以应用到其他场景。Faster R-CNN，Fast R-CNN中特征提取部分应用了VGG-16网络
网络基本构成及方法
训练输入为224*224*3大小的RGB图像，需要减去图像均值，用一堆3*3,1*1的小卷积核进行卷积处理，连接max pooling。最后连接3个全连接层，softmax分类器，网络结构使用ReLU激活
VGG网络结构：
模型A-E：只增加深度，其他不变(增加3*3卷积核)
测试效果：
以上是关于VGG的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
VGG 系列的探索与pytorch实现 (CIFAR10 分类问题) - Acc: 92.58 % (一文可通VGG + pytorch)