VGG19, görsel tanıma görevleri için geliştirilmiş derin bir konvolüsyonel sinir ağıdır. 2014 yılında Oxford University Visual Geometry Group (VGG) tarafından önerilen bu model, VGG16'nın daha derin bir versiyonudur. Toplam 19 katmandan oluşan bu yapı, küçük konvolüsyon filtreleri (3×3) ile daha derin bir modelleme sağlayarak daha karmaşık örüntülerin öğrenilmesini amaçlamaktadır.

VGG19 Mimarisi

VGG19 mimarisi, VGG16 ile benzer tasarım prensiplerine dayanır. Her konvolüsyon katmanında 3×3 filtre kullanılırken, bu filtreler ardışık olarak yerleştirilmiştir. Konvolüsyon bloklarının ardından maksimum havuzlama (max pooling) katmanları gelir. Son kısımda ise 3 adet tam bağlantılı (fully connected) katman yer alır.

^{VGG19 Mimarisi (Akademik Yayın)}

VGG19 mimarisi, ardışık küçük filtrelerle daha derin katmanlara ulaşarak özellik çıkarımını detaylandırır.

Katman Yapısı

VGG19'da toplam 16 konvolüsyon katmanı ve 3 tam bağlantılı katman olmak üzere 19 öğrenilebilir katman bulunur.

• Konvolüsyon Katmanları (16 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

• Derinlik: VGG16’ya kıyasla daha fazla katman içerdiğinden, daha karmaşık örüntüleri öğrenebilir.
• Basit ve Modüler Tasarım: Katmanlar arasındaki tutarlılık, modelin anlaşılmasını ve modifikasyonunu kolaylaştırır.
• Transfer Öğrenme Uygunluğu: Pek çok önceden eğitilmiş modeli mevcuttur ve farklı görsel görevlerde kolayca uyarlanabilir.
• Standartlaştırılmış Giriş: Model, 224×224 boyutunda RGB görüntüleri giriş olarak alır.

Dezavantajları

• Aşırı Parametre Sayısı: VGG19, yaklaşık 143 milyon parametre içerir. Bu, hem eğitimi hem de çıkarımı kaynak tüketici hâle getirir.
• Yavaş Çalışma: Derinliği ve parametre yoğunluğu nedeniyle, daha yeni modellere göre işlem süresi uzundur.
• Gelişmiş Modeller Karşısında Geride Kalması: Güncel mimariler (örneğin EfficientNet veya ResNet) benzer görevlerde daha az parametreyle daha yüksek doğruluk sunabilir.

Uygulama Alanları

VGG19, başta görüntü sınıflandırma olmak üzere birçok görsel görevde kullanılmaktadır:

• Nesne sınıflandırma
• Görüntü segmentasyonu (U-Net vb. yapılarda temel ağ olarak)
• Tıbbi görüntü analizi
• Yüz tanıma sistemleri
• Transfer öğrenme projeleri