VGG-16

VGG-16是一种卷积神经网络模型，由牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员共同研发。该模型在2014年的ImageNet图像分类任务中取得了较好的成绩，并被广泛应用于计算机视觉领域。VGG-16的主要特点是网络结构简洁明了，包含多个卷积层、池化层和全连接层，能够有效地提取图像的特征信息。此外，VGG-16还采用了3x3的小型卷积核和2x2的最大池化核，使得网络参数数量较少，计算复杂度较低。总之，VGG-16是一种经典的卷积神经网络模型，具有优秀的性能和广泛的应用前景。