VGG概念：

VGG之所以经典，在于它首次将深度学习做得非常“深”，达 到了16-19层，同时，它用了非常“小”的卷积核（3X3）。

网络框架：

VGG的结构：

1、一张原始图片被resize到(224,224,3)。
2、conv1两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为64，输出为(224,224,64)，再2X2最大池化，输出net为 (112,112,64)。
3、conv2两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为128，输出net为(112,112,128)，再2X2最大池化，输出 net为(56,56,128)。
4、conv3三次[3,3]卷积网络，输出的特征层为256，输出net为(56,56,256)，再2X2最大池化，输出net 为(28,28,256)。
5、conv3三次[3,3]卷积网络，输出的特征层为256，输出net为(28,28,512)，再2X2最大池化，输出net 为(14,14,512)。
6、conv3三次[3,3]卷积网络，输出的特征层为256，输出net为(14,14,512)，再2X2最大池化，输出net 为(7,7,512)。
7、利用卷积的方式模拟全连接层，效果等同，输出net为(1,1,4096)。共进行两次。
8、利用卷积的方式模拟全连接层，效果等同，输出net为(1,1,1000)。 最后输出的就是每个类的预测。

VGG16代码实现：

网络主体部分：（vgg16.py）

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#   vgg16的网络部分
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import tensorflow as tf# 创建slim对象
slim = tf.contrib.slimdef vgg_16(inputs,num_classes=1000,is_training=True,dropout_keep_prob=0.5,spatial_squeeze=True,scope='vgg_16'):with tf.variable_scope(scope, 'vgg_16', [inputs]):# 建立vgg_16的网络# conv1两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为64，输出为(224,224,64)net = slim.repeat(inputs, 2, slim.conv2d, 64, [3, 3], scope='conv1')# 2X2最大池化，输出net为(112,112,64)net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool1')# conv2两次[3,3]卷积网络，输出的特征层为128，输出net为(112,112,128)net = slim.repeat(net, 2, slim.conv2d, 128, [3, 3], scope='conv2')# 2X2最大池化，输出net为(56,56,128)net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool2')# conv3三次[3,3]卷积网络，输出的特征层为256，输出net为(56,56,256)net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 256, [3, 3], scope='conv3')# 2X2最大池化，输出net为(28,28,256)net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool3')# conv3三次[3,3]卷积网络，输出的特征层为256，输出net为(28,28,512)net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 512, [3, 3], scope='conv4')# 2X2最大池化，输出net为(14,14,512)net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool4')# conv3三次[3,3]卷积网络，输出的特征层为256，输出net为(14,14,512)net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 512, [3, 3], scope='conv5')# 2X2最大池化，输出net为(7,7,512)net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool5')# 利用卷积的方式模拟全连接层，效果等同，输出net为(1,1,4096)net = slim.conv2d(net, 4096, [7, 7], padding='VALID', scope='fc6')net = slim.dropout(net, dropout_keep_prob, is_training=is_training,scope='dropout6')# 利用卷积的方式模拟全连接层，效果等同，输出net为(1,1,4096)net = slim.conv2d(net, 4096, [1, 1], scope='fc7')net = slim.dropout(net, dropout_keep_prob, is_training=is_training,scope='dropout7')# 利用卷积的方式模拟全连接层，效果等同，输出net为(1,1,1000)net = slim.conv2d(net, num_classes, [1, 1],activation_fn=None,normalizer_fn=None,scope='fc8')# 由于用卷积的方式模拟全连接层，所以输出需要平铺if spatial_squeeze:net = tf.squeeze(net, [1, 2], name='fc8/squeezed')return net

图像预处理部分：（utils.py）

import matplotlib.image as mpimg
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.ops import array_opsdef load_image(path):# 读取图片，rgbimg = mpimg.imread(path)# 将图片修剪成中心的正方形short_edge = min(img.shape[:2])yy = int((img.shape[0] - short_edge) / 2)xx = int((img.shape[1] - short_edge) / 2)crop_img = img[yy: yy + short_edge, xx: xx + short_edge]return crop_imgdef resize_image(image, size,method=tf.image.ResizeMethod.BILINEAR,align_corners=False):with tf.name_scope('resize_image'):image = tf.expand_dims(image, 0)image = tf.image.resize_images(image, size,method, align_corners)image = tf.reshape(image, tf.stack([-1,size[0], size[1], 3]))return imagedef print_prob(prob, file_path):synset = [l.strip() for l in open(file_path).readlines()]# 将概率从大到小排列的结果的序号存入predpred = np.argsort(prob)[::-1]# 取最大的1个、5个。top1 = synset[pred[0]]print(("Top1: ", top1, prob[pred[0]]))top5 = [(synset[pred[i]], prob[pred[i]]) for i in range(5)]print(("Top5: ", top5))return top1

预测主体部分：（demo.py）

from nets import vgg16
import tensorflow as tf
import numpy as np
import utils# 读取图片
img1 = utils.load_image("./test_data/table.jpg")# 对输入的图片进行resize，使其shape满足(-1,224,224,3)
inputs = tf.placeholder(tf.float32,[None,None,3])
resized_img = utils.resize_image(inputs, (224, 224))# 建立网络结构
prediction = vgg16.vgg_16(resized_img)# 载入模型
sess = tf.Session()
ckpt_filename = './model/vgg_16.ckpt'
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, ckpt_filename)# 最后结果进行softmax预测
pro = tf.nn.softmax(prediction)
pre = sess.run(pro,feed_dict={inputs:img1})# 打印预测结果
print("result: ")
utils.print_prob(pre[0], './synset.txt')