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 ...
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 。神经元感受野的值越大表示其能接触到的原始图像范围就越大,也意味着他可能蕴含更为全局 语义层次更高的特征 而值越小则表示其所 ...
2019-03-31 19:10 0 672 推荐指数:
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 ...
在卷积神经网络中,感受野定义:CNN每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上的映射的区域大小。 RF (receptive field)描述了两个特征映射(Feature Maps)上神经元的关系,在进行 CNN 可视化的过程中非常有用。他也可以从侧面让我们了解, 为什么神经网络 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...