原文鏈接:https://www.zhihu.com/collection/172241377 感受野(receptive field)可能是卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNNs)中最重要的概念之一,值得我們關注和學習。當前流行的物體識別方法 ...
由於在word中編輯,可能有公式 visio對象等,所以選擇截圖方式 計算接受野的Python代碼: Python代碼來源http: stackoverflow.com questions how to calculate receptive field size Compute input size that leads to a x output size, among other thin ...
2016-09-21 21:24 0 1583 推薦指數:
原文鏈接:https://www.zhihu.com/collection/172241377 感受野(receptive field)可能是卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNNs)中最重要的概念之一,值得我們關注和學習。當前流行的物體識別方法 ...
在卷積神經網絡中,感受野定義:CNN每一層輸出的特征圖上的像素點在原始圖像上的映射的區域大小。 RF (receptive field)描述了兩個特征映射(Feature Maps)上神經元的關系,在進行 CNN 可視化的過程中非常有用。他也可以從側面讓我們了解, 為什么神經網絡 ...
。 下圖中,第二層到第三層,其中每個卷積核大小為5x5x6,這里的6就是28x28x6中的6,兩者需 ...
一、卷積神經網絡參數計算 CNN一個牛逼的地方就在於通過感受野和權值共享減少了神經網絡需要訓練的參數的個數,所謂權值共享就是同一個Feature Map中神經元權值共享,該Feature Map中的所有神經元使用同一個權值。因此參數個數與神經元的個數無關,只與卷積核的大小及Feature Map ...
學習RCNN系列論文時, 出現了感受野(receptive field)的名詞, 感受野的尺寸大小是如何計算的,在網上沒有搜到特別詳細的介紹, 為了加深印象,記錄下自己對這一感念的理解,希望對理解基於CNN的物體檢測過程有所幫助。 1 感受野的概念 在卷積神經網絡中,感受野的定義 ...
分享一些公式計算張量(圖像)的尺寸,以及卷積神經網絡(CNN)中層參數的計算。 以AlexNet網絡為例,以下是該網絡的參數結構圖。 AlexNet網絡的層結構如下: 1.Input: 圖像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1: 第1層卷積層的核大小 ...
最近復習了一下卷積神經網絡,好久沒看都搞忘了。 計算特征圖的公式如下: 其中n表示原來圖像的大小,p表示padding的大小,f表示filter的大小,s表示stride,計算完成之后向下取整,就可以了。這里記錄一下這個公式,以免自己搞忘了。同時,還有一個容易搞忘的地方是,在圖像 ...
卷積神經網絡(CNN)張量(圖像)的尺寸和參數計算(深度學習) 分享一些公式計算張量(圖像)的尺寸,以及卷積神經網絡(CNN)中層參數的計算。 以AlexNet網絡為例,以下是該網絡的參數結構圖。 AlexNet網絡的層結構 ...