VGG19是一种深度卷积神经网络模型，具有以下几个优点：

1. 结构简单：VGG19的结构相对简单，由多个卷积层和池化层组成，使得网络的层次结构清晰明了，易于理解和实现。

2. 高度可复用：VGG19的结构非常通用，可以用于各种计算机视觉任务，如图像分类、目标检测和图像分割等。因此，VGG19模型在学术界和工业界都得到了广泛的应用和研究。

3. 较小的感受野：VGG19采用了较小的卷积核尺寸（3×3），这样可以减少参数数量，降低计算复杂度，并且能够更好地捕捉图像中的细节信息。

4. 较深的网络结构：VGG19具有19层的深度，相比于较浅的网络结构，它能够学习到更加复杂和抽象的特征表示，从而提高模型的性能。

5. 较小的过拟合风险：VGG19采用了较小的卷积核和较小的池化尺寸，这样可以减少参数数量，减轻模型的过拟合风险，提高模型的泛化能力。

6. 较好的性能表现：VGG19在多个图像分类任务的竞赛中取得了很好的成绩，证明了它在图像特征提取方面的有效性和强大性能。

需要注意的是，由于VGG19模型较为庞大，参数量较大，因此在实际应用中可能需要更多的计算资源和时间。同时，VGG19也存在一些缺点，如计算复杂度高、内存占用大等问题。因此，在实际应用中需要根据具体情况进行权衡和选择。