VGG网络原理与搭建

VGG在2014年由牛津大学著名研究组VGG（Visual Geometry Group）提出，斩获该年ImageNet竞赛中Localization Task（定位任务）第一名和Classification Task（分类任务）第二名。

论文中提及的结构

在卷积神经网络中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小，被称作感受野（receptive field）。通俗的解释是，输出feature map上的一个单元对应输入层上的区域大小。

感受野计算公式：

F（i=（F（i+1）-1）× Stride + Ksize

• F（i）为第i层感受野

• Stride为第i层的步距

• Ksize为卷积核或池化核尺寸

Vgg中最常用的是模型D

conv的stride为1，padding为1maxpool的size为2，stride为2

使用pytorch搭建VGG网络

搭建VGG网络分为两个步骤

1. 提取网络结构

2. 分类网络结构

定义一个字典文件

cfgs = {
    'vgg11': [64, 'M', 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'],
    'vgg13': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 'M', 512, 512, 'M', 512, 512, 'M'],
    'vgg16': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 'M'],
    'vgg19': [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 256, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512, 512, 'M'],
}

通过函数提取特征网络结构

def make_features(cfg: list):
    layers = []
    in_channels = 3
    for v in cfg:
        if v == "M":
            layers += [nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)]
        else:
            conv2d = nn.Conv2d(in_channels, v, kernel_size=3, padding=1)
            layers += [conv2d, nn.ReLU(True)]
            in_channels = v
    return nn.Sequential(*layers)

定义Vgg类模型

class VGG(nn.Module):
    def __init__(self, features, num_classes=1000, init_weights=False):
        super(VGG, self).__init__()
        self.features = features
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(512*7*7, 4096),
            nn.ReLU(True),
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(True),
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(4096, num_classes)
        )
        if init_weights:
            self._initialize_weights()

设置权重的过程

class VGG(nn.Module):
    def __init__(self, features, num_classes=1000, init_weights=False):
        super(VGG, self).__init__()
        self.features = features
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(512*7*7, 4096),
            nn.ReLU(True),
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(True),
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(4096, num_classes)
        )
        if init_weights:
            self._initialize_weights()

VGG网络正向传播的过程

 def forward(self, x):
        # N x 3 x 224 x 224
        x = self.features(x)
        # N x 512 x 7 x 7
        x = torch.flatten(x, start_dim=1)
        # N x 512*7*7
        x = self.classifier(x)
        return x

使用函数构造Vgg模型

def vgg(model_name="vgg16", **kwargs):
    assert model_name in cfgs, "Warning: model number {} not in cfgs dict!".format(model_name)
    cfg = cfgs[model_name]

    model = VGG(make_features(cfg), **kwargs)
    return model