（转）感受野(receptive field)
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 ...
原文：关于感受野 (Receptive field) 你该知道的事
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 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。直到我某天看了 UiO 的博士生Dang Ha The Hien写了一篇非常流传甚广的博文：A guide to rece ...
2019-04-12 17:01 0 2051 推荐指数：
相关推荐
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 ...
神经网络中的感受野(Receptive 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 ...
感受野（Receptive Field）理解为什么采用多层小卷积核来替换一层大卷积核
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 ...
感受野
\) 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 ...
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 ...