VGG16

VGG16是一种卷积神经网络模型，由牛津大学计算机视觉组和Google DeepMind公司的研究员设计。它有16个卷积层和全连接层，可以处理图像分类、物体检测和语义分割等任务。VGG16的主要特点是使用非常小的3x3卷积核，并通过堆叠多个卷积层来构建深度网络。此外，VGG16还采用了最大池化层来减小特征图的大小，以及全连接层来进行分类。VGG16在ImageNet数据集上取得了较好的性能，因此被广泛应用于计算机视觉领域。