深度学习-Pytorch实现经典VGGNet网络

news2024/11/15 16:22:49

深度学习-Pytorch实现经典VGGNet网络

深度学习中，经典网络引领一波又一波的技术革命，从LetNet到当前最火的GPT所用的Transformer，它们把AI技术不断推向高潮。2012年AlexNet大放异彩，它把深度学习技术引领第一个高峰，打开人们的视野。

用pytorch构建CNN经典网络模型VGGNet，还可以用数据进行训练模型，得到一个优化的模型。

深度学习算法

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VGGNet概述

2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和DeepMind公司一起研发了新的卷积神经网络，并命名为VGGNet。VGGNet是比AlexNet更深的深度卷积神经网络，该模型获得了2014年ILSVRC竞赛的第二名。

网络结构

VGG 的结构与 AlexNet 类似，区别是深度更深，但形式上更加简单。VGG由5层卷积层、3层全连接层、1层softmax输出层构成，层与层之间使用maxpool（最大化池）分开，所有隐藏层的激活单元都采用ReLU函数。
VGG结构图

事实上，作者设计了6种网络结构，以下以常用的VGG16 D为例。

输入图像3通道分辨率：224x224x3

结构：

9层：图像输入后，5个卷积层，3个全连接层，1个输出层；

（1）C1：3x3 —>64个conv 3x3 --> ReLU–>64个conv 3x3–> ReLU --> 输出64个224×224特征图–> MaxPool 2x2 --> 输出 64个112x112；

（2）C2：3x3 —>128个conv 3x3 --> ReLU–>128个conv 3x3–> ReLU --> 输出128个112×112特征图–> MaxPool 2x2 --> 输出 128个56x56；

（3）C3：3x3 —>256个conv 3x3 --> ReLU–>256个conv 3x3–> ReLU --> 256个conv 3x3–> ReLU -->输出256个56×56特征图–> MaxPool 2x2 --> 输出 256个28x28；

（4）C4：3x3 —>512个conv 3x3 --> ReLU–>512个conv 3x3–> ReLU --> 512个conv 3x3–> ReLU -->输出512个28×28特征图–> MaxPool 2x2 --> 输出 512个14x14；

（5）C5：3x3 —>512个conv 3x3 --> ReLU–>512个conv 3x3–> ReLU --> 512个conv 3x3–> ReLU -->输出512个14×14特征图–> MaxPool 2x2 --> 输出 512个7x7；

（6）FC6 ---->7x7x512 展平77512一维向量–>输出4096个1x1–> ReLU --> Dropout；

（7）FC7 ----> 输入1x1x4096，输出1x1x4096–> ReLU --> Dropout

（8）FC8 ----> 输入1x1x4096，输出1x1x1000

（9）输出层—> 输入1x1x1000–>softmax -->输出 1000分类

整个VGGNet 16 D网络包含的参数数量为 138M个参数。

在这里插入图片描述

优势与不足

优势：采用小卷积核conv 3x3，增加卷积子层，网络深度从11层到19层，Maxpool 核缩小为2x2，特征通道更宽，全连接卷积，图像尺寸扩大224x224x3。

Pytorch实现

以下便是使用Pytorch实现的经典网络结构VGGNet16

class VGGNet16(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, grayscale=False): 
        """
        num_classes: 分类的数量
        grayscale：是否为灰度图
        """
        super(VGGNet, self).__init__()

        self.grayscale = grayscale
        self.num_classes = num_classes

        if self.grayscale: # 可以适用单通道和三通道的图像
            in_channels = 1
        else:
            in_channels = 3

        # 卷积神经网络
    	C1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        C2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        C3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        C4 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        C5 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        
        
        self.features = nn.Sequential(
            C1,
            C2,
            C3,
            C4,
            C5
        )
        # 分类器
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(7*7*512, 4096),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096*1*1, 4096),
            nn.ReLU()
            nn.Dropout()
            nn.Linear(4096, 1000)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.features(x) # 输出 特征图
        x = torch.flatten(x, 1) # 展平 
        logits = self.classifier(x) # 输出 
        probas = F.softmax(logits, dim=1)
        return logits, probas