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：感受野以及带洞卷积
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 与带洞卷积类似，但不是一样的 右边的好处是，可以明显的观察到每个特征点所映射的位置 特征点位于感受野面积的中心。 增大下层感受野的方式之一：s ...
2019-02-27 10:09 0 829 推荐指数：
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感受野
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【转】卷积神经网络中的感受野
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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 ...