VGG和ResNet50都是深度卷积神经网络模型，但它们的结构和性能有所不同。
VGG是由Simonyan和Zisserman在2014年提出的深度卷积神经网络模型，它的特点是具有非常深的网络结构，包含16-19层卷积层和全连接层。VGG采用了非常小的3x3卷积核，通过多层的卷积操作来提取图像特征，从而实现图像分类、目标检测等任务。VGG的优点是模型结构简单，易于实现和调整，但缺点是模型参数量大，计算量大，训练时间长。
ResNet50是由Microsoft Research Asia团队在2015年提出的深度卷积神经网络模型，它的特点是采用残差连接来解决深度网络中的梯度消失和模型退化问题。ResNet50的结构相比VGG更加深层，但模型参数量却比VGG少得多。ResNet50在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中取得了非常好的性能，成为了深度学习领域的经典模型之一。
总体来说，VGG和ResNet50都是非常优秀的深度卷积神经网络模型，它们在不同的场景下具有不同的优势和适用性。
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