卷积感受野计算
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 ...
原文：感受野
定义: 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。 设网络共有 N 层卷积层, 卷积核采用正方形, 记第 i 层卷积核大小为 size i , 步长为 stride i , 当我们计算 feature space map 经过第 N 层卷积 或者池化 , 输出的一个 像素 对应的感受野时, 计算过程如下 从上到下计算, 计算最后所得值就是对应的感 ...
2018-03-30 18:59 0 915 推荐指数：
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感受野就是输出的feature map中的一个像素点对应到输入图像的映射；下图中特征点（绿色和黄色）对应的阴影部分即为感受野。 左边的图为正常的普通卷积过程；右边的为输入和输出大小一样的卷积过程，采用的方法是在得到的feature map中的特征点之间加入0（与带洞卷积类似，但不是一样 ...
CNN感受野计算
无痛理解CNN中的感受野receptive field CNN中感受野的计算 从直观上讲，感受野就是视觉感受区域的大小。在卷积神经网络中，感受野的定义是决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小 感受野计算时有下面的几个情况需要说明： a)第一层卷积层的输出特征图像 ...
感受野计算总结
Introduction 感受野（receptive field）是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNNs）中最重要的概念之一，当前流行的物体识别方法的架构大都围绕感受野的设计。 从CNN可视化的角度来讲，感受野就是输出featuremap ...
理解感受野
1，原文：https://blog.csdn.net/u010725283/article/details/78593410 感受野（receptive field）被称作是CNN中最重要的概念之一。为什么要研究感受野呐？主要是因为在学习SSD，Faster RCNN框架时 ...
CNN中感受野的理解
本文摘自看完还不懂卷积神经网络“感受野”？那你来找我 作者：程序_小白链接：https://www.jianshu.com/p/9305d31962d8 一、到底什么是“感受野”（接受野Receptive Field） 感受野是一个神经元对原始图像的连接 ...
2、卷积核，感受野
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。 原始输入为5*5大小，使用一个5*5大小的核，处理它，得到的结果为1*1大小， 卷积核参数为25。 原始输入是5*5大小，使用两次3*3大小的核，处理它，得到 ...
（转）感受野(receptive field)
感受野定义了feature map上的一个点来自于原图的范围。 规则1: stride的计算，某一层的stride等于之前所有层的stride的连乘积。 规则2: 某一层感受野的计算，某一层的感受野指的是这一层的输出feature map上的一个点来自于原图的范围。某一层的感受野等于（前一层 ...