VGG16 是一种深度卷积神经网络，由牛津大学的视觉几何组提出。它以其简洁的卷积层堆叠结构而闻名，广泛用于图像识别和分类任务。
结构特点
- 卷积层堆叠：VGG16 使用了多个卷积层，每层后面紧跟一个池化层（通常是 2x2 的最大池化）。
- 小型卷积核：所有卷积层都使用 3x3 的卷积核，这有助于减少模型参数数量。
- 权重量化：为了减少内存使用，VGG16 使用了权重量化技术。
应用场景
VGG16 在图像分类、目标检测和图像分割等领域都有广泛的应用。
相关资源
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图片展示
VGG16 网络结构图