VGG（Visual Geometry Group）模型是由牛津大学视觉几何组提出的一系列经典卷积神经网络架构，广泛应用于图像分类、目标检测等计算机视觉任务。其核心特点包括：
- 模块化设计：通过重复堆叠卷积层和池化层构建深层网络（如VGG16、VGG19）
- 统一卷积核尺寸：全部使用3×3卷积核，简化网络设计
- 小尺寸输入：通常采用224×224像素的图像输入
🖼️ 模型结构示意图
⚠️ 注意：VGG模型参数量较大（如VGG16约1.38亿参数），需注意计算资源分配
📘 实践建议
- 训练准备：建议使用ImageNet预训练权重进行迁移学习
- 优化技巧：可尝试使用预激活（pre-activation）改进梯度流动
- 部署方案：通过模型剪枝或知识蒸馏实现轻量化部署
🌐 扩展学习
如需深入了解VGG与其他经典模型的对比，可参考：
深度学习模型演进图谱
📌 本模型在CV领域具有里程碑意义，但建议结合最新研究成果（如EfficientNet、MobileNet）进行实际项目选型