原文:卷积神经网络物体检测之感受野大小计算

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。 感受野的概念 在卷积神经网络中,感受野的定义是 卷积神经网络每一层输出的特征图 feature map 上的像素点在原始图像上映射的区域大小。 RCNN论文中有一段描 ...

2016-10-11 10:08 0 36221 推荐指数:

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【转】卷积神经网络中的感受

原文链接:https://www.zhihu.com/collection/172241377 感受(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 ...

Sun May 06 18:52:00 CST 2018 0 1051
如何计算卷积神经网络中接受尺寸

由于在word中编辑,可能有公式、visio对象等,所以选择截图方式…… 计算接受的Python代码: Python代码来源http://stackoverflow.com/questions/35582521 ...

Thu Sep 22 05:24:00 CST 2016 0 1583
卷积感受计算

感受(receptive field) CNN中,某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小. 感受计算 从后往前 output field size = ( input field size - kernel size + 2 × padding ) / stride ...

Tue Jul 17 01:31:00 CST 2018 0 2990
神经网络中的感受(Receptive Field)

  在机器视觉领域的深度神经网络中有一个概念叫做感受,用来表示网络内部的不同位置的神经元对原图像的感受范围的大小神经元之所以无法对原始图像的所有信息进行感知,是因为在这些网络结构中普遍使用卷积层和pooling层,在层与层之间均为局部相连(通过sliding filter)。神经感受的值 ...

Mon Apr 01 03:10:00 CST 2019 0 672
计算卷积神经网络中特征图大小的公式

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 ...

Fri Oct 29 18:06:00 CST 2021 0 837
卷积神经网络(三)目标检测

1、目标定位:(以定位汽车为例) 将图像分类:行人、汽车、摩托车、纯背景图,使用softmax函数输出结果. 输出的结果不仅仅是分类,还有四个标记:bx、by、bh、bw. 这四个数据为被检测对象的边界框的参数. 左上角坐标(0,0),右下角坐标(1,1). 输出结果的表示形式 ...

Mon Nov 18 22:38:00 CST 2019 0 322
卷积神经网络(三)--目标检测

本章介绍目标定位和目标检测(包含多目标检测)。 1. Object Localization 原始图片经过CONV卷积层后,Softmax层输出4 x 1向量,分别是: 注意,class label也可能是概率。上述四个向量分别对应pedestrain,car,motorcycle ...

Wed Oct 31 06:32:00 CST 2018 0 736
 
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