---
title: VGG19
slug: vgg19-800d7
url: /detay/vgg19-800d7
type: article
language: Türkçe
entity:
  primary: VGG19
  type: article
  disambiguation: VGG19: Derin öğrenme modeli, görsel tanıma için 19 katmanlı güçlü bir CNN.  143 milyon parametre.
  categories:
    - name: Bilişim Ve İletişim Teknolojileri
      slug: bilisim-ve-iletisim-teknolojileri
      url: /kategori/bilisim-ve-iletisim-teknolojileri
    - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ
      slug: yazilim-ve-yapay-zeka
      url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka
  tags:
    - VGG19
    - ImageNet
    - Görüntü Sınıflandırma
    - Sinir Ağı Mimarisi
    - Computer Vision
    - Bilgisayarlı Görü
    - Derin öğrenme
    - CNN
author: Kaan Gümele
created_at: 2025-04-24T00:46:47.093619+03:00
updated_at: 2025-04-24T12:32:12.316490+03:00
image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/23/Bq6bLOkEmkHGkmGekhwPp7orZDc8tspI.png
---

# VGG19 

<!-- CONTEXT: KURE Information Cards for "VGG19 " -->

## KURE Information Cards

![VGG-19-Architecture.png](https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/23/AedclfVvUxpPCjmxrduszINxTku6o8VM.png)

| Field | Value |
|-------|-------|
| Yıl(Tarih) | 2014-09-04 |
| Temel Bileşen(ler) | Ardışık 3×3 konvolüsyon filtreleri |
| Geliştirici(ler) | Oxford Visual Geometry Group |
| Varyantlar | VGG19,VGG16 |
| Başarı | ImageNet Top-1 ~%71.5 |
| Parametre Sayısı (Yaklaşık) | ~143.7M |
| Katman Sayısı | 19 |
| Giris Boyutu | 224x224x3 |
| Model | VGG 19 |

<!-- CONTEXT: Article Content for "VGG19 " -->

## Article Content

**VGG19**, görsel tanıma görevleri için geliştirilmiş derin bir [konvolüsyonel sinir ağıdır](/tr/detay/convolutional-neural-networks-3eec7/llms.txt). 2014 yılında *Oxford University Visual Geometry Group (VGG)* tarafından önerilen bu model, [VGG16](/tr/detay/vgg-16-8316f/llms.txt)'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](/tr/detay/vgg19-a05c1/llms.txt) 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.

![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/04/23/Av3Jwdlj4JNAjVzPhiWA3xENyOOA2l3E.png)
*VGG19 Mimarisi (*

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](/tr/detay/goruntu-isleme-6ba57/llms.txt) 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

<!-- CONTEXT: Academic Sources and References for "VGG19 " -->

## Academic Sources and References

1. Gümele, Kaan, ve Muhammet Sinan Başarslan. “Oral Cancer Classification with CNN Based State-of-the-Art Transfer Learning Methods.” Black Sea Journal of Engineering and Science 8, no. 1 (Ocak 2025): 94–101. https://doi.org/10.34248/bsengineering.1528581.Simonyan, Karen, ve Andrew Zisserman. “Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition.” arXiv preprint arXiv:1409.1556 (2014). https://arxiv.org/abs/1409.1556.Zheng, Yufeng, Clifford Yang, ve Aleksey Merkulov. “Breast Cancer Screening Using Convolutional Neural Network and Follow-up Digital Mammography.” Der. Amit Ashok, Jonathan C. Petruccelli, Abhijit Mahalanobis, ve Lei Tian. Computational Imaging III, Mayıs 2018. https://doi.org/10.1117/12.2304564.

<!-- CONTEXT: Related Articles for "VGG19 " -->

## Related Articles

- [VGG 16 ](//detay/vgg-16-8316f/llms.txt)