VGG

VGG（Visual Geometry Group）是一种卷积神经网络架构，由牛津大学的视觉几何组在2014年提出。VGG的特点是网络结构简单，但深度很大，通过堆叠多个3x3的小型卷积核和2x2的最大池化层来构建。VGG模型包括多个变体，如VGG16、VGG19等，其中数字表示网络中卷积层和全连接层的总个数。VGG在图像分类、物体检测和语义分割等领域取得了显著的成果，但由于其计算复杂度较高，通常需要较大的计算资源。