1. 개요
- 영국의 옥스포드 대학교에서 개발한 CNN구조로 2014년 ILSVRC에서 에러율 00%로 2위를 차지한 신경망
- 총 16개의 레이어로 구성 : 13 Conv layer + 3 FC layer
- VGG16, VGG19
2. 특징
- 3 x 3 커널만을 사용한 Conv. Layer 사용
- 기존에는 Receptive Field를 넓혀주기 위해 7x7 커널이나 11x11 커널을 사용한 Conv. layer를 첫 레이어로 적용했음
- 3x3 커널을 여러 번 적용 시, 같은 Receptive Filed를 가지면서 ① 비선형성은 증가하고, ② 가중치 수는 적어지는 장점이 있다는 것을 발견
3. 구조
728x90
'딥러닝 > 컴퓨터비전' 카테고리의 다른 글
| [컴퓨터비전7] ResNet(ILSVRC 2015 top1) (0) | 2021.12.13 |
|---|---|
| [컴퓨터비전6]GoogLeNet(ILSVRC 2014 top1) (0) | 2021.12.13 |
| [컴퓨터비전4]AlexNet(ILSVRC 2012 top1) (0) | 2021.12.13 |
| [컴퓨터비전3]CNN 연산 시 사용하는 메모리, 파라미터 계산 (0) | 2021.12.13 |
| [컴퓨터비전2]CNN을 설정하는 하이퍼파라미터 이해하기 (0) | 2021.12.13 |