Github 项目：

https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg

论文：

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

作者写这篇论文的目的：

测试网络的深度对识别精确度的影响，并且表明 16-19 层深度的网络能够极大提高识别精度。

Vgg16 能识别的类别，参考：

https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg/blob/master/synset.txt

其中每一行为一类，一共有 1000 个类别。

数据集：ILSVRC-2012 dataset

（训练集：1300,000 张图片，138 GB）http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_train.tar

（验证集：50,000 张图片，6.3 GB）http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_val.tar

（测试集：100,000 张图片，12.7 GB）http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_img_test.tar

（说明文档）http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nnoupb/ILSVRC2012_devkit_t12.tar

使用 VGG 16 和 visualize_activation