關於感受野 (Receptive field) 你該知道的事
Receptive field 可中譯為“感受野”，是卷積神經網絡中非常重要的概念之一。 我個人最早看到這個詞的描述是在 2012 年 Krizhevsky 的 paper 中就有提到過，當時是各種不明白的，事實上各種網絡教學課程也都並沒有仔細的講清楚“感受野”是怎么一回事，有什么用等等。直到 ...
原文：（轉）感受野(receptive field)
感受野定義了feature map上的一個點來自於原圖的范圍。 規則 : stride的計算，某一層的stride等於之前所有層的stride的連乘積。 規則 : 某一層感受野的計算，某一層的感受野指的是這一層的輸出feature map上的一個點來自於原圖的范圍。某一層的感受野等於 前一層的感受野 kernel size 前一層的stride 。 For instance： X 的maxpool ...
2018-07-03 16:08 0 925 推薦指數：
相關推薦
理解CNN中的感受野（receptive-field）
1. 閱讀論文：Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 理解感受野 定義：receptive field, or field ...
神經網絡中的感受野(Receptive Field)
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 ...
感受野（Receptive Field）理解為什么采用多層小卷積核來替換一層大卷積核
1.什么是感受野？ 卷積神經網絡 各輸出層每個像素點在原始圖像上的映射區域大小 下圖是感受野示意圖 如果對這個5x5的原始輸入圖片，用黃色的3x3卷積核作用，會輸出一個3x3的輸出特征圖，這個輸出特征圖上的每個像素點映射到原始的圖片是3x3的區域 ...
感受野
\) 經過第 N 層卷積(或者池化), 輸出的一個 "像素"對應的感受野時, 計算過程如下(從上到下計 ...
【轉】卷積神經網絡中的感受野
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 ...
卷積感受野計算
感受野（receptive field） CNN中，某一層輸出結果中一個元素所對應的輸入層的區域大小. 感受野計算 從后往前 output field size = ( input field size - kernel size + 2 × padding ) / stride ...
感受野以及帶洞卷積
感受野就是輸出的feature map中的一個像素點對應到輸入圖像的映射；下圖中特征點（綠色和黃色）對應的陰影部分即為感受野。 左邊的圖為正常的普通卷積過程；右邊的為輸入和輸出大小一樣的卷積過程，采用的方法是在得到的feature map中的特征點之間加入0（與帶洞卷積類似，但不是一樣 ...