Receptive field 可中译为“感受野”,是卷积神经网络中非常重要的概念之一。 我个人最早看到这个词的描述是在 2012 年 Krizhevsky 的 paper 中就有提到过,当时是各种不明白的,事实上各种网络教学课程也都并没有仔细的讲清楚“感受野”是怎么一回事,有什么用等等。直到 ...
感受野定义了feature map上的一个点来自于原图的范围。 规则 : stride的计算,某一层的stride等于之前所有层的stride的连乘积。 规则 : 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 前一层的感受野 kernel size 前一层的stride 。 For instance: X 的maxpool ...
2018-07-03 16:08 0 925 推荐指数:
Receptive field 可中译为“感受野”,是卷积神经网络中非常重要的概念之一。 我个人最早看到这个词的描述是在 2012 年 Krizhevsky 的 paper 中就有提到过,当时是各种不明白的,事实上各种网络教学课程也都并没有仔细的讲清楚“感受野”是怎么一回事,有什么用等等。直到 ...
1. 阅读论文:Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 理解感受野 定义:receptive field, or 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 ...
1.什么是感受野? 卷积神经网络 各输出层每个像素点在原始图像上的映射区域大小 下图是感受野示意图 如果对这个5x5的原始输入图片,用黄色的3x3卷积核作用,会输出一个3x3的输出特征图,这个输出特征图上的每个像素点映射到原始的图片是3x3的区域 ...
\) 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 ...
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 ...
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 ...
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 ...