从 VGGNet 学会图像分类（使用 PyTorch）

人工智能

2023-12-13 20:43:44

VGGNet：图像分类的革命性力量

VGGNet 的崛起

在计算机视觉领域，图像分类是一项至关重要的任务，它为从医疗诊断到无人驾驶等广泛应用奠定了基础。卷积神经网络 (CNN) 的出现彻底改变了这一领域，而 VGGNet 作为该领域的先驱模型之一，确立了卓越的标准。

VGGNet 的架构：简单而有效

VGGNet 由牛津大学视觉几何组 (VGG) 于 2014 年提出，其架构以其简洁而有效的卷积层堆叠而著称。VGGNet 的核心结构包括：

卷积层： 提取图像特征，生成特征图
池化层： 通过下采样缩小特征图的空间维度
全连接层： 执行图像分类任务

VGGNet 的工作原理：图像特征的深度探索

VGGNet 通过一系列卷积和池化层处理输入图像。每个卷积层使用一组滤波器检测图像中的模式。随后的池化层缩小特征图的尺寸，同时保留关键信息。经过多个卷积和池化层后，图像被展平并馈送到全连接层，该层执行分类任务。

使用 PyTorch 实现 VGGNet：简化复杂性

PyTorch 是一个流行的深度学习库，可以简化 VGGNet 等复杂模型的实现。以下 Python 代码展示了如何在 PyTorch 中构建 VGGNet：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class VGGNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(VGGNet, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2),

            nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2),

            nn.Conv2d(128, 256, 3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2),

            nn.Conv2d(256, 512, 3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2),

            nn.Conv2d(512, 512, 3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, 2),
        )
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.Linear(4096, 1000),
        )

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.classifier(x)
        return x