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 ...
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:
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/35582521 ...
感受野(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. 感受野计算 从后往前 output field size = ( input field size - kernel size + 2 × padding ) / stride ...
在机器视觉领域的深度神经网络中有一个概念叫做感受野,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)。神经元感受野的值 ...
核的感受野大小为: 2、特征图大小计算。假定输入空洞卷积的大小为 i,步长 为 s ,空 ...
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 ...
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 ...
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 ...