vgg19模型结构
时间: 2025-03-09 09:15:03 浏览: 70
### VGG19 模型架构详解
#### 卷积层配置
VGG19由一系列简单的3×3卷积核组成,这些卷积核堆叠在一起形成深层网络结构[^1]。具体来说,VGG19具有16个卷积层和3个全连接层,总共19层权重矩阵(因此得名VGG19),每一层都采用相同的填充方式以保持输入尺寸不变。
#### 层次划分
整个网络可以分为五个最大池化区域,在每个区域内包含多个连续的3x3的小型滤波器组成的卷积操作:
- **Block 1**: 包含两个卷积层 (conv1_1, conv1_2),后面跟着一个最大池化层(maxpool1);
- **Block 2**: 同样有两个卷积层(conv2_1, conv2_2) 和一个最大池化层(maxpool2);
- **Block 3**: 增加到三个卷积层(conv3_1, conv3_2, conv3_3),再接一个最大池化层(maxpool3);
- **Block 4 & Block 5**: 这两部分各含有四个卷积层(conv4_1~conv4_4; conv5_1~conv5_4), 并分别跟随有相应的最大池化层(maxpool4,maxpool5)[^2];
#### 特征提取与分类
经过上述五轮特征抽取之后的数据会被展平(flatten),送入三个完全连通(FC)层处理:
```python
import torch.nn as nn
class VGG(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=1000):
super(VGG, self).__init__()
# 定义前面提到过的卷积模块...
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096),
nn.ReLU(True),
nn.Dropout(),
nn.Linear(4096, 4096),
nn.ReLU(True),
nn.Dropout(),
nn.Linear(4096, num_classes),
)
```
最终输出用于图像分类的结果向量[^4]。
#### 性能表现
研究表明,随着层数增加至16或19层时,VGGNet在网络性能上有明显提升,尤其对于复杂的视觉识别任务表现出色。
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