使用 VGG16 实现图像识别分类及VGG 19 实现艺术风格转移
- 一、VGG 简介
  - 1.1 网络架构
  - 1.2 VGG 代码上使用到的一些函数讲解
- 二、基于 VGG16 实现图像识别和分类TensorFlow 实现
- 三、基于 VGG 19 实现艺术风格转移

使用 VGG16 实现图像识别分类及VGG 19 实现艺术风格转移

一、VGG 简介

1.1 网络架构

训练输入：固定尺寸224*224的RGB图像。
预处理：每个像素值减去训练集上的RGB均值。
卷积核：一系列3*3卷积核堆叠，步长为1，采用padding保持卷积后图像空
间分辨率不变。
空间池化：紧随卷积“堆”的最大池化，为2*2滑动窗口，步长为2。
全连接层：特征提取完成后，接三个全连接层，前两个为4096通道，第三个
为1000通道，最后是一个soft-max层，

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