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 ...
原文：理解感受野
，原文：https: blog.csdn.net u article details 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，其中prior box和Anchor box的设计，一直搞不明白。当我理解了感受野才有点恍然大悟的感觉。快速看完这篇文章的前提是，要对CNN有个大致了解，feat ...
2019-03-14 09:27 0 963 推荐指数：
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\) 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 ...
理解CNN中的感受野（receptive-field）
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...