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VGG16

前言知识
什么是卷积？
什么是padding?
什么是池化pooling？
什么是全连接？

VGG16

VGG结构配置
VGG16网络
卷积计算
权重参数
实践

前言知识

什么是卷积？

卷积过程是使用一个卷积核（如图中的Filter），在每层像素矩阵上不断按步长扫描下去，每次扫到的数值会和卷积核中对应位置的数进行相乘，然后相加求和，得到的值将会生成一个新的矩阵。
卷积核相当于卷积操作中的一个过滤器，用于提取我们图像的特征，特征提取完后会得到一个特征图。
卷积核的大小一般选择3×3和5×5，比较常用的是3×3，训练效果会更好。卷积核里面的每个值就是我们需要训练模型过程中的神经元参数（权重），开始会有随机的初始值，当训练网络时，网络会通过后向传播不断更新这些参数值，直到寻找到最佳的参数值。对于如何判断参数值的最佳，则是通过loss损失函数来评估。

什么是padding?

在进行卷积操作的过程中，处于中间位置的数值容易被进行多次的提取，但是边界数值的特征提取次数相对较少，为了能更好的把边界数值也利用上，所以给原始数据矩阵的四周都补上一层0，这就是padding操作。

什么是池化pooling？

池化操作相当于降维操作，有最大池化和平均池化，其中最大池化(max pooling)最为常用。
经过卷积操作后我们提取到的特征信息，相邻区域会有相似特征信息，这是可以相互替代的，如果全部保留这些特征信息会存在信息冗余，增加计算难度。
通过池化层会不断地减小数据的空间大小，参数的数量和计算量会有相应的下降，这在一定程度上控制了过拟合。

什么是全连接？

Flatten将池化后的数据拉开，变成一维向量来表示，方便输入到全连接网络。
对n-1层和n层而言，n-1层的任意一个节点，都和第n层所有节点有连接。即第n层的每个节点在进行计算的时候，激活函数的输入是n-1层所有节点的加权。

VGG16

VGG结构配置

VGG中根据卷积核大小和卷积层数目的不同，可分为A，A-LRN,B,C,D,E共6个配置(ConvNet Configuration)，其中以D,E两种配置较为常用，分别称为VGG16和VGG19。

VGG16共包含：

13个卷积层（Convolutional Layer），分别用conv3-XXX表示
3个全连接层（Fully connected Layer）,分别用FC-XXXX表示
5个池化层（Pool layer）,分别用maxpool表示

其中，卷积层和全连接层具有权重系数，因此也被称为权重层，总数目为13+3=16，这即是
VGG16中16的来源。(池化层不涉及权重，因此不属于权重层，不被计数)。

VGG16网络

224x224x3的彩色图表示3通道的长和宽都为224的图像数据，也是网络的输入层（彩色图像有RGB三个颜色通道，分别是红、绿、蓝三个通道，这三个通道的像素可以用二维数组来表示，其中像素值由0到255的数字来表示。）

卷积计算

1）输入图像尺寸为224x224x3，经64个通道为3的3×3的卷积核，步长为1，padding=same填充，卷积两次，再经ReLU激活，输出的尺寸大小为224x224x64
2）经max pooling（最大化池化），滤波器为2×2，步长为2，图像尺寸减半，池化后的尺寸变为112x112x64
3）经128个3×3的卷积核，两次卷积，ReLU激活，尺寸变为112x112x128
4）max pooling池化，尺寸变为56x56x128
5）经256个3×3的卷积核，三次卷积，ReLU激活，尺寸变为56x56x256
6）max pooling池化，尺寸变为28x28x256
7）经512个3×3的卷积核，三次卷积，ReLU激活，尺寸变为28x28x512
8）max pooling池化，尺寸变为14x14x512
9）经512个3×3的卷积核，三次卷积，ReLU，尺寸变为14x14x512
10）max pooling池化，尺寸变为7x7x512
11）然后Flatten()，将数据拉平成向量，变成一维51277=25088。
11）再经过两层1x1x4096，一层1x1x1000的全连接层（共三层），经ReLU激活
12）最后通过softmax输出1000个预测结果

权重参数

尽管VGG的结构简单，但是所包含的权重数目却很大，达到了惊人的139，357，544个参数。这些参数包括卷积核权重和全连接层权重。
例如，对于第一层卷积，由于输入图的通道数是3，网络必须学习大小为3×3，通道数为3的的卷积核，这样的卷积核有64个，因此总共有（3x3x3）x64 = 1728个参数
计算全连接层的权重参数数目的方法为：前一层节点数×本层的节点数前一层节点数×本层的节点数。因此，全连接层的参数分别为：
7x7x512x4096 = 1027,645,444
4096×4096 = 16,781,321
4096×1000 = 4096000

实践

1 # -*- coding: utf-8 -*-2 \"\"\"3 Spyder Editor45 This is a temporary script file.6 \"\"\"7 import matplotlib.pyplot as plt89 from keras.applications.vgg16 import VGG1610 from keras.preprocessing import image11 from keras.applications.vgg16 import preprocess_input, decode_predictions12 import numpy as np1314 def percent(value):15     return \'%.2f%%\' % (value * 100)1617 # include_top=True，表示會載入完整的 VGG16 模型，包括加在最後3層的卷積層18 # include_top=False，表示會載入 VGG16 的模型，不包括加在最後3層的卷積層，通常是取得 Features19 # 若下載失敗，請先刪除 c:\\<使用者>\\.keras\\models\\vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h520 model = VGG16(weights=\'imagenet\', include_top=True)212223 # Input：要辨識的影像24 img_path = \'frog.jpg\'2526 #img_path = \'tiger.jpg\' 并转化为224*224的标准尺寸27 img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))282930 x = image.img_to_array(img) #转化为浮点型31 x = np.expand_dims(x, axis=0)#转化为张量size为(1, 224, 224, 3)32 x = preprocess_input(x)3334 # 預測，取得features，維度為 (1,1000)35 features = model.predict(x)3637 # 取得前五個最可能的類別及機率38 pred=decode_predictions(features, top=5)[0]394041 #整理预测结果,value42 values = []43 bar_label = []44 for element in pred:45     values.append(element[2])46     bar_label.append(element[1])4748 #绘图并保存49 fig=plt.figure(u\"Top-5 预测结果\")50 ax = fig.add_subplot(111)51 ax.bar(range(len(values)), values, tick_label=bar_label, width=0.5, fc=\'g\')52 ax.set_ylabel(u\'probability\')53 ax.set_title(u\'Top-5\')54 for a,b in zip(range(len(values)), values):55     ax.text(a, b+0.0005, percent(b), ha=\'center\', va = \'bottom\', fontsize=7)5657 fig = plt.gcf()58 plt.show()5960 name=img_path[0:-4]+\'_pred\'61 fig.savefig(name, dpi=200)

结果：