画像学習 画像認識の定番モデル：VGG徹底解説
- VGGとはVGGは、イギリスのオックスフォード大学に所属するVisual Geometry Group (VGG) が開発した、画像認識に特化した深層学習モデルです。2014年に開催された世界的に有名な画像認識コンテストであるImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) において、VGGは目覚ましい成績を収め、一躍注目を集めました。その功績から、開発チームの名前にちなんで「VGG」と名付けられました。VGGは、画像認識の分野において革新的な進歩をもたらしました。その特徴は、シンプルながらも非常に効果的な構造にあります。VGGは、画像の特徴を段階的に抽出していく畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を基盤としています。多くの層を重ねることで、画像の深い階層にある複雑な特徴まで捉えることができるようになり、高精度な画像認識を可能にしました。VGGの登場は、その後の深層学習モデルの開発に大きな影響を与え、今日でも画像認識をはじめとする様々な分野で広く活用されています。そのシンプルな構造は、理解しやすく、改良しやすいという利点があり、多くの研究者や技術者に支持されています。また、VGGは公開後すぐに多くの開発者が利用できるようになり、その後の深層学習の普及にも大きく貢献しました。