VGG主干特征提取网络的缺点

VGG主干特征提取网络的缺点主要包括以下几个方面：

1. 参数量大：由于VGG网络采用了较小的卷积核，为了保持感受野大小不变，需要增加卷积层数，从而导致网络参数量大，训练和测试时间长。

2. 计算量大：由于VGG网络采用了较小的卷积核，每层卷积都需要大量的计算，导致网络计算量大，不适合在移动设备等计算资源有限的场景下应用。

3. 特征提取过于精细：VGG网络的特征提取过程非常精细，可以提取出高层次、语义丰富的特征，但同时也可能过度拟合训练数据，导致泛化能力不足。

4. 过深的网络结构：VGG网络采用了较深的网络结构，在训练过程中容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，需要采用一些特殊的技巧来解决。

5. 不够灵活：VGG网络的结构比较固定，不够灵活，不方便在不同的任务上进行调整和优化。

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VGG19特征提取过程

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