深度学习经典模型之VGGNet

news2024/11/23 8:09:51

1 VGGNet

1.1 模型介绍

​ VGGNet是由牛津大学视觉几何小组(Visual Geometry Group, VGG)提出的一种深层卷积网络结构,他们以7.32%的错误率赢得了2014年ILSVRC分类任务的亚军(冠军由GoogLeNet以6.65%的错误率夺得)和25.32%的错误率夺得定位任务(Localization)的第一名(GoogLeNet错误率为26.44%) [ 5 ] ^{[5]} [5],网络名称VGGNet取自该小组名缩写。VGGNet是首批把图像分类的错误率降低到10%以内模型,同时该网络所采用的 3 × 3 3\times3 3×3卷积核的思想是后来许多模型的基础,该模型发表在2015年国际学习表征会议(International Conference On Learning Representations, ICLR)后至今被引用的次数已经超过1万4千余次。

1.2 模型结构

在这里插入图片描述

​ 图 1 VGG16网络结构图

​ 在原论文中的VGGNet包含了6个版本的演进,分别对应VGG11、VGG11-LRN、VGG13、VGG16-1、VGG16-3和VGG19,不同的后缀数值表示不同的网络层数(VGG11-LRN表示在第一层中采用了LRN的VGG11,VGG16-1表示后三组卷积块中最后一层卷积采用卷积核尺寸为 1 × 1 1\times1 1×1,相应的VGG16-3表示卷积核尺寸为 3 × 3 3\times3 3×3),本节介绍的VGG16为VGG16-3。图1中的VGG16体现了VGGNet的核心思路,使用 3 × 3 3\times3 3×3的卷积组合代替大尺寸的卷积(2个 3 × 3 卷积即可与 3\times3卷积即可与 3×3卷积即可与 5 × 5 5\times5 5×5卷积拥有相同的感受视野),网络参数设置如表2所示。

​ 表2 VGG16网络参数配置

网络层输入尺寸核尺寸输出尺寸参数个数
卷积层 C 11 C_{11} C11 224 × 224 × 3 224\times224\times3 224×224×3 3 × 3 × 64 / 1 3\times3\times64/1 3×3×64/1 224 × 224 × 64 224\times224\times64 224×224×64 ( 3 × 3 × 3 + 1 ) × 64 (3\times3\times3+1)\times64 (3×3×3+1)×64
卷积层 C 12 C_{12} C12 224 × 224 × 64 224\times224\times64 224×224×64 3 × 3 × 64 / 1 3\times3\times64/1 3×3×64/1 224 × 224 × 64 224\times224\times64 224×224×64 ( 3 × 3 × 64 + 1 ) × 64 (3\times3\times64+1)\times64 (3×3×64+1)×64
下采样层 S m a x 1 S_{max1} Smax1 224 × 224 × 64 224\times224\times64 224×224×64 2 × 2 / 2 2\times2/2 2×2/2 112 × 112 × 64 112\times112\times64 112×112×64 0 0 0
卷积层 C 21 C_{21} C21 112 × 112 × 64 112\times112\times64 112×112×64 3 × 3 × 128 / 1 3\times3\times128/1 3×3×128/1 112 × 112 × 128 112\times112\times128 112×112×128 ( 3 × 3 × 64 + 1 ) × 128 (3\times3\times64+1)\times128 (3×3×64+1)×128
卷积层 C 22 C_{22} C22 112 × 112 × 128 112\times112\times128 112×112×128 3 × 3 × 128 / 1 3\times3\times128/1 3×3×128/1 112 × 112 × 128 112\times112\times128 112×112×128 ( 3 × 3 × 128 + 1 ) × 128 (3\times3\times128+1)\times128 (3×3×128+1)×128
下采样层 S m a x 2 S_{max2} Smax2 112 × 112 × 128 112\times112\times128 112×112×128 2 × 2 / 2 2\times2/2 2×2/2 56 × 56 × 128 56\times56\times128 56×56×128 0 0 0
卷积层 C 31 C_{31} C31 56 × 56 × 128 56\times56\times128 56×56×128 3 × 3 × 256 / 1 3\times3\times256/1 3×3×256/1 56 × 56 × 256 56\times56\times256 56×56×256 ( 3 × 3 × 128 + 1 ) × 256 (3\times3\times128+1)\times256 (3×3×128+1)×256
卷积层 C 32 C_{32} C32 56 × 56 × 256 56\times56\times256 56×56×256 3 × 3 × 256 / 1 3\times3\times256/1 3×3×256/1 56 × 56 × 256 56\times56\times256 56×56×256 ( 3 × 3 × 256 + 1 ) × 256 (3\times3\times256+1)\times256 (3×3×256+1)×256
卷积层 C 33 C_{33} C33 56 × 56 × 256 56\times56\times256 56×56×256 3 × 3 × 256 / 1 3\times3\times256/1 3×3×256/1 56 × 56 × 256 56\times56\times256 56×56×256 ( 3 × 3 × 256 + 1 ) × 256 (3\times3\times256+1)\times256 (3×3×256+1)×256
下采样层 S m a x 3 S_{max3} Smax3 56 × 56 × 256 56\times56\times256 56×56×256 2 × 2 / 2 2\times2/2 2×2/2 28 × 28 × 256 28\times28\times256 28×28×256 0 0 0
卷积层 C 41 C_{41} C41 28 × 28 × 256 28\times28\times256 28×28×256 3 × 3 × 512 / 1 3\times3\times512/1 3×3×512/1 28 × 28 × 512 28\times28\times512 28×28×512 ( 3 × 3 × 256 + 1 ) × 512 (3\times3\times256+1)\times512 (3×3×256+1)×512
卷积层 C 42 C_{42} C42 28 × 28 × 512 28\times28\times512 28×28×512 3 × 3 × 512 / 1 3\times3\times512/1 3×3×512/1 28 × 28 × 512 28\times28\times512 28×28×512 ( 3 × 3 × 512 + 1 ) × 512 (3\times3\times512+1)\times512 (3×3×512+1)×512
卷积层 C 43 C_{43} C43 28 × 28 × 512 28\times28\times512 28×28×512 3 × 3 × 512 / 1 3\times3\times512/1 3×3×512/1 28 × 28 × 512 28\times28\times512 28×28×512 ( 3 × 3 × 512 + 1 ) × 512 (3\times3\times512+1)\times512 (3×3×512+1)×512
下采样层 S m a x 4 S_{max4} Smax4 28 × 28 × 512 28\times28\times512 28×28×512 2 × 2 / 2 2\times2/2 2×2/2 14 × 14 × 512 14\times14\times512 14×14×512 0 0 0
卷积层 C 51 C_{51} C51 14 × 14 × 512 14\times14\times512 14×14×512 3 × 3 × 512 / 1 3\times3\times512/1 3×3×512/1 14 × 14 × 512 14\times14\times512 14×14×512 ( 3 × 3 × 512 + 1 ) × 512 (3\times3\times512+1)\times512 (3×3×512+1)×512
卷积层 C 52 C_{52} C52 14 × 14 × 512 14\times14\times512 14×14×512 3 × 3 × 512 / 1 3\times3\times512/1 3×3×512/1 14 × 14 × 512 14\times14\times512 14×14×512 ( 3 × 3 × 512 + 1 ) × 512 (3\times3\times512+1)\times512 (3×3×512+1)×512
卷积层 C 53 C_{53} C53 14 × 14 × 512 14\times14\times512 14×14×512 3 × 3 × 512 / 1 3\times3\times512/1 3×3×512/1 14 × 14 × 512 14\times14\times512 14×14×512 ( 3 × 3 × 512 + 1 ) × 512 (3\times3\times512+1)\times512 (3×3×512+1)×512
下采样层 S m a x 5 S_{max5} Smax5 14 × 14 × 512 14\times14\times512 14×14×512 2 × 2 / 2 2\times2/2 2×2/2 7 × 7 × 512 7\times7\times512 7×7×512 0 0 0
全连接层 F C 1 FC_{1} FC1 7 × 7 × 512 7\times7\times512 7×7×512 ( 7 × 7 × 512 ) × 4096 (7\times7\times512)\times4096 (7×7×512)×4096 1 × 4096 1\times4096 1×4096 ( 7 × 7 × 512 + 1 ) × 4096 (7\times7\times512+1)\times4096 (7×7×512+1)×4096
全连接层 F C 2 FC_{2} FC2 1 × 4096 1\times4096 1×4096 4096 × 4096 4096\times4096 4096×4096 1 × 4096 1\times4096 1×4096 ( 4096 + 1 ) × 4096 (4096+1)\times4096 (4096+1)×4096
全连接层 F C 3 FC_{3} FC3 1 × 4096 1\times4096 1×4096 4096 × 1000 4096\times1000 4096×1000 1 × 1000 1\times1000 1×1000 ( 4096 + 1 ) × 1000 (4096+1)\times1000 (4096+1)×1000

1.3 模型特性

  • 整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸 3 × 3 3\times3 3×3和最大池化尺寸 2 × 2 2\times2 2×2
  • 1 × 1 1\times1 1×1卷积的意义主要在于线性变换,而输入通道数和输出通道数不变,没有发生降维。
  • 两个 3 × 3 3\times3 3×3的卷积层串联相当于1个 5 × 5 5\times5 5×5的卷积层,感受野大小为 5 × 5 5\times5 5×5。同样地,3个 3 × 3 3\times3 3×3的卷积层串联的效果则相当于1个 7 × 7 7\times7 7×7的卷积层。这样的连接方式使得网络参数量更小,而且多层的激活函数令网络对特征的学习能力更强。
  • VGGNet在训练时有一个小技巧,先训练浅层的的简单网络VGG11,再复用VGG11的权重来初始化VGG13,如此反复训练并初始化VGG19,能够使训练时收敛的速度更快。
  • 在训练过程中使用多尺度的变换对原始数据做数据增强,使得模型不易过拟合。

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