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 ...
for basic discriminator of GANs 判别器用于感知生成器产生的合成图片和ground truth的差异,并旨在实现区分出fake or real 同时,判别器的输出也是经过一系列的conv后得到的一个标量值,一般使这个值激活在 之间 但是,这样的结果存在着一些问题: .输出的结果显然是一个整体图片的加权值,无法体现局部图像的特征,对于精度要求高的的图像迁移等任务比较困难 ...
2019-07-18 16:12 0 3730 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
1.什么是感受野? 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 ...
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 ...
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 ...
感知野的概念尤为重要,对于理解和诊断CNN网络是否工作,其中一个神经元的感知野之外的图像并不会对神经元的值产生影响,所以去确保这个神经元覆盖的所有相关的图像区域是十分重要的;需要对输出图像的单个像素进行预测的任务,使每一个输出像素具有一个比较大的感知野是十分重要的,在做预测试时,每一个关键的信息 ...
Abstract 由于之前的监督学习仅针对神经网络中的输出结果进行预测,因此隐藏层特征通常无法学习到3D分割的信息表达,然而这个问题可以通过对中间层的多尺度监督来解决。 在本文中,作者首次 ...