基于numpy的VGG网络前向，后向实现，不使用第三方深度学习计算库，类的实现使用了python动态绑定。

这是一个基于VGG网络架构的cat and dog分类实战的小项目，里面包含所有源代码，同时也含有对应的用到的数据集。模型已经经过优化，同时含有部分注释便于理解，欢迎下载交流。

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(1) 数据通信与存储功能 高清卡口应用软件可以完整、 正确地接收高清卡口标识点设备的状态及识别 结果数据与抓拍车辆照片， 在路段中心数据库进行存储、统计和管理，并按照统 一的数据通信、 存储规范与高清卡口管理软件进行数据通信， 具体规范与要求满 足“7.3高清卡口应用软件与管理软件的接口技术要求” 。数据传输内容主要包括： ①车牌和车辆特征信息：时间、地点、方向、车道、车型（大、中、小） 、 速度、车牌颜色及车牌号码、车身颜色、车徽标志等基本信息。 ②高清抓拍图片：叠加相应数据。 ③车流量统计数据：可分车道、分方向、分时段、分车流进行车流量统计。 ④高清监控视频录像： 高清网络摄像机可提供 1080P的高清晰全景录像， 并 实时上传至路段中心的网络硬盘录像机进行存储。 ⑤设备实时状态监控：实现高清卡口标识点设备的实时监控与远程维护管 理。 ⑥违法占道车辆信息： 抓拍大车（黄牌车）违法占道图片并自动识别车牌号。 ⑦在通讯正常的情况下， 数据信息实时传送到路段中心服务器， 在网络或路 段中心设备出现故障等非正常情况下， 系统应将数据保存在高清卡口标识点设备 中，故障解除后自动恢复断点数据续传，或可采用人工方式下载数据。 (2) 设备状态监控与管理功能 通过远程管理， 实现对本路段高清卡口外场设备管理、控制、故障诊断等相 关配置功能，并实现对前端设备状态实时监控功能。 ①系统提供设备编号、设备时钟、设备运行状态监测设置等设备参数配置， —23—

VGG作为流行的几个模型之一,训练图形数据效果不错，在mnist数据集是常用的入门集数据，VGG层数非常多，如果严格按照规范来实现，并用来训练mnist数据集，会出现各种问题，如，经过16层卷积后，28*28*1的图片几乎无法进行。 先介绍下VGG ILSVRC 2014的第二名是Karen Simonyan和 Andrew Zisserman实现的卷积神经网络，现在称其为VGGNet。它主要的贡献是展示出网络的深度是算法优良性能的关键部分。 他们最好的网络包含了16个卷积/全连接层。网络的结构非常一致，从头到尾全部使用的是3×3的卷积和2×2的汇聚。他们的预训练模型是可以在网络上获得并在Ca

2015年英国牛津大学karen simonyan深度学习的vgg模型论文原文

里面有添加一些注解

主要介绍了使用tensorflow实现VGG网络,训练mnist数据集方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

卷积神经网络经典--VGG网络，基于pytorch实现 包括构建网络模型、训练模型、测试准确率，采用cifa-10数据集