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 ...

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 ...

　　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 ...

​卷积神经网络这个词，应该在你开始学习人工智能不久后就听过了，那究竟什么叫卷积神经网络，今天我们就聊一聊这个问题。 不用思考，左右两张图就是两只可爱的小狗狗，但是两张图中小狗狗所处的位置是不同的，左侧图片小狗在图片的左侧，右侧图片小狗在图片的右下方，这样如果去用图片特征识别出来的结果，两张图 ...

一、学习心得及问题 心得 赵亮:对于卷积神经网络的定义有了初步的理解，卷积神经网络在图片分类、检索、分割、检测，人脸识别等领域有广泛的应用。使用局部关联、参数共享的方式解决了全连接网络过拟合的缺点。同时也了解了卷积的具体含义，对AlexNet、ZFNet、VGG等典型的神经网络结构有了初步 ...

在上篇中介绍的输入层与隐含层的连接称为全连接，如果输入数据是小块图像，比如8×8，那这种方法是可行的，但是如果输入图像是96×96，假设隐含层神经元100个，那么就有一百万个（96×96×100）参数需要学习，向前或向后传播计算时计算时间也会慢很多。 　　解决这类问题的一种简单 ...

先简单理解一下卷积这个东西。 （以下转自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是个好东西） 1.知乎上排名最高的解释 首先选取知乎上对卷积物理意义解答排名最靠前的回答。 不推荐用“反转/翻转/反褶/对称 ...

的全部（全像素全连接）,并且只是简单的映射，并没有对物体进行抽象处理。 谁对谁错呢？卷积神经网络（C ...