vgg pytorch

VGG是由牛津大学的Visual Geometry Group提出的，它是一种用于图像分类和定位任务的深度卷积神经网络。VGG有两种结构：VGG16和VGG19，它们的唯一区别在于网络的深度不同。VGG网络的核心思想是使用多个小尺寸的卷积核（通常是3x3的）来代替大尺寸的卷积核（如5x5或7x7），这样可以增加网络的深度而不增加参数数量。VGG网络在2014年的ImageNet竞赛中取得了很好的成绩，获得了定位任务的第一名和分类任务的第二名。