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 ...

　　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 ...

1 感受野的概念 　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 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。 　 2 感受野大小的计算 感受野计算时有下面的几个情况需要 ...

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 ...

最近复习了一下卷积神经网络，好久没看都搞忘了。 计算特征图的公式如下： 其中n表示原来图像的大小，p表示padding的大小，f表示filter的大小，s表示stride，计算完成之后向下取整，就可以了。这里记录一下这个公式，以免自己搞忘了。同时，还有一个容易搞忘的地方是，在图像 ...

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 ...

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 ...

先讲一下是怎么卷积的。一般输入的是RGB颜色空间的图片，即有三个通道。可以理解为这三个通道的每个对应的数值组合在一起表示了这一张图片。 卷积操作过程：（通道数变化的原理） 先从一张示意图说起，卷积基础概念和操作步骤就不啰嗦了，只讲这张图，大意就是，有in-channel ...