VGG16, görsel tanıma görevleri için geliştirilmiş derin bir konvolüsyonel sinir ağı (CNN) mimarisidir. 2014 yılında Oxford University Visual Geometry Group (VGG) tarafından önerilen bu model, aynı yıl ImageNet yarışmasında yüksek başarı elde etmiş ve derin öğrenme tabanlı görüntü işleme modellerinin evriminde önemli bir dönüm noktası olmuştur. “16” ifadesi, modeldeki katman sayısını (13 konvolüsyon + 3 tam bağlantılı) belirtir.

VGG16 Mimarisi

VGG16'nın temel tasarım felsefesi, çok sayıda küçük filtre (3×3 konvolüsyon) kullanarak derinliği artırmak ve böylece daha karmaşık desenleri öğrenebilmektir. Bu yaklaşım, daha büyük filtreler yerine ardışık küçük filtrelerin tercih edilmesinin model performansını artırdığını ortaya koymuştur.

^{VGG 16 Mimarisi (GeeksforGeeks)}

VGG16 mimarisi, küçük filtrelerle derinliği artırarak daha ayrıntılı özellik öğrenimine olanak tanır.

Katman Yapısı

VGG16 toplamda 16 ağırlıklı katmandan oluşur:

• Konvolüsyon Katmanları (13 adet): 3×3 filtreler kullanılarak ardışık özellik çıkarımı yapılır. Her konvolüsyon bloğunun sonunda bir maksimum havuzlama (max pooling) katmanı yer alır.
• Tam Bağlantılı Katmanlar (3 adet): Özelliklerin sınıflandırmaya hazırlandığı son kısımdır.
• Aktivasyon Fonksiyonu: Her katmanda ReLU (Rectified Linear Unit) aktivasyonu kullanılır.
• Giriş Boyutu: 224×224×3 RGB görüntüler.

Özellikleri ve Avantajları

• Yapısal Basitlik: Mimari, düzenli ve katman katman derinleşen yapısıyla anlaşılır ve uygulaması kolaydır.
• Transfer Öğrenme için Uygunluk: Önceden eğitilmiş VGG16 modeli, birçok farklı görsel görevde transfer öğrenme yöntemiyle başarıyla kullanılabilir.
• Yüksek Doğruluk: ImageNet veri kümesinde %71.5 Top-1 doğruluğa ulaşmıştır.
• Derin Yapı: Derinliği sayesinde daha karmaşık örüntüleri modelleyebilir.

Dezavantajları

• Yüksek Parametre Sayısı: Yaklaşık 138 milyon parametre içerir; bu da depolama ve işlem yükü açısından zorluk çıkarabilir.
• Zaman ve Bellek Maliyeti: Eğitimi ve çıkarım süreci, daha modern modellere göre oldukça ağırdır.
• Esneklik Azlığı: Sabit katman yapısı, farklı görevler için esneklik sunmaz.

Uygulama Alanları

VGG16, çeşitli görüntü tabanlı görevlerde yaygın olarak kullanılmıştır:

• Nesne tanıma ve sınıflandırma
• Nesne tespiti (Faster R-CNN gibi yapılarda temel ağ olarak)
• Yüz tanıma
• Tıbbi görüntü analizi
• Transfer öğrenme uygulamaları