在機器視覺領域的深度神經網絡中有一個概念叫做感受野，用來表示網絡內部的不同位置的神經元對原圖像的感受范圍的大小。神經元之所以無法對原始圖像的所有信息進行感知，是因為在這些網絡結構中普遍使用卷積層和pooling層，在層與層之間均為局部相連（通過sliding filter）。神經元感受野的值 ...

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/35582521 ...

　　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 ...

​卷積神經網絡這個詞，應該在你開始學習人工智能不久后就聽過了，那究竟什么叫卷積神經網絡，今天我們就聊一聊這個問題。 不用思考，左右兩張圖就是兩只可愛的小狗狗，但是兩張圖中小狗狗所處的位置是不同的，左側圖片小狗在圖片的左側，右側圖片小狗在圖片的右下方，這樣如果去用圖片特征識別出來的結果，兩張圖 ...

一、學習心得及問題 心得 趙亮:對於卷積神經網絡的定義有了初步的理解，卷積神經網絡在圖片分類、檢索、分割、檢測，人臉識別等領域有廣泛的應用。使用局部關聯、參數共享的方式解決了全連接網絡過擬合的缺點。同時也了解了卷積的具體含義，對AlexNet、ZFNet、VGG等典型的神經網絡結構有了初步 ...

在上篇中介紹的輸入層與隱含層的連接稱為全連接，如果輸入數據是小塊圖像，比如8×8，那這種方法是可行的，但是如果輸入圖像是96×96，假設隱含層神經元100個，那么就有一百萬個（96×96×100）參數需要學習，向前或向后傳播計算時計算時間也會慢很多。 　　解決這類問題的一種簡單 ...

先簡單理解一下卷積這個東西。 （以下轉自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是個好東西） 1.知乎上排名最高的解釋 首先選取知乎上對卷積物理意義解答排名最靠前的回答。 不推薦用“反轉/翻轉/反褶/對稱 ...

的全部（全像素全連接）,並且只是簡單的映射，並沒有對物體進行抽象處理。 誰對誰錯呢？卷積神經網絡（C ...