vgg-tensorflow：运用vgg-16/19预训练模型提取图像特征
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简介：
vgg-tensorflow项目利用了VGG-16和VGG-19的预训练模型来高效地从图像中抽取深度特征，适用于多种计算机视觉任务。
Tensorflow VGG16和VGG19
这是基于原始Caffe实现的VGG 16和VGG 19的Tensorflow版本。我们已经对模型加载方式进行了调整，使用numpy而非默认的tensorflow方法来加快初始化速度并减少内存占用。这种修改允许进一步自定义网络结构，比如移除全连接层或增加批处理大小。
要使用这些VGG网络，请下载相应的npy文件。
### 使用说明
可以通过以下代码构建VGG对象：
```python
vgg = vgg19.Vgg19()
vgg.build(images)
```
或者对于VGG 16:
```python
vgg = vgg16.Vgg16()
vgg.build(images)
```
其中`images`的形状应为[None, 224, 224, 3]。注意，张量可以是占位符、变量或常数。
通过这个对象可以访问所有VGG层（张量），例如：
```python
vgg.conv1_1
```
以及更多其他层。
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