是一种深度学习模型,属于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的一种。VGG16由牛津大学的研究团队于2014年提出,其名称来源于模型中包含16个卷积层和全连接层。
VGG16的主要特点是具有较小的卷积核尺寸(3x3),并且通过多次堆叠卷积层和池化层来提取图像特征。它的网络结构相对简单,但参数量较大,因此需要较高的计算资源和时间来训练。VGG16在图像分类、目标检测和图像分割等计算机视觉任务中表现出色。
应用场景:
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