原文链接:https://www.zhihu.com/collection/172241377 感受野(receptive field)可能是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNNs)中最重要的概念之一,值得我们关注和学习。当前流行的物体识别方法 ...
由于在word中编辑,可能有公式 visio对象等,所以选择截图方式 计算接受野的Python代码: Python代码来源http: stackoverflow.com questions how to calculate receptive field size Compute input size that leads to a x output size, among other thin ...
2016-09-21 21:24 0 1583 推荐指数:
原文链接:https://www.zhihu.com/collection/172241377 感受野(receptive field)可能是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNNs)中最重要的概念之一,值得我们关注和学习。当前流行的物体识别方法 ...
在卷积神经网络中,感受野定义:CNN每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上的映射的区域大小。 RF (receptive field)描述了两个特征映射(Feature Maps)上神经元的关系,在进行 CNN 可视化的过程中非常有用。他也可以从侧面让我们了解, 为什么神经网络 ...
。 下图中,第二层到第三层,其中每个卷积核大小为5x5x6,这里的6就是28x28x6中的6,两者需 ...
一、卷积神经网络参数计算 CNN一个牛逼的地方就在于通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数的个数,所谓权值共享就是同一个Feature Map中神经元权值共享,该Feature Map中的所有神经元使用同一个权值。因此参数个数与神经元的个数无关,只与卷积核的大小及Feature Map ...
学习RCNN系列论文时, 出现了感受野(receptive field)的名词, 感受野的尺寸大小是如何计算的,在网上没有搜到特别详细的介绍, 为了加深印象,记录下自己对这一感念的理解,希望对理解基于CNN的物体检测过程有所帮助。 1 感受野的概念 在卷积神经网络中,感受野的定义 ...
分享一些公式计算张量(图像)的尺寸,以及卷积神经网络(CNN)中层参数的计算。 以AlexNet网络为例,以下是该网络的参数结构图。 AlexNet网络的层结构如下: 1.Input: 图像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1: 第1层卷积层的核大小 ...
最近复习了一下卷积神经网络,好久没看都搞忘了。 计算特征图的公式如下: 其中n表示原来图像的大小,p表示padding的大小,f表示filter的大小,s表示stride,计算完成之后向下取整,就可以了。这里记录一下这个公式,以免自己搞忘了。同时,还有一个容易搞忘的地方是,在图像 ...
卷积神经网络(CNN)张量(图像)的尺寸和参数计算(深度学习) 分享一些公式计算张量(图像)的尺寸,以及卷积神经网络(CNN)中层参数的计算。 以AlexNet网络为例,以下是该网络的参数结构图。 AlexNet网络的层结构 ...