（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1: stride的計算，某一層的stride等於之前所有層的stride的連乘積。 規則2: 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 ...
原文：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 。神經元感受野的值越大表示其能接觸到的原始圖像范圍就越大，也意味着他可能蘊含更為全局 語義層次更高的特征 而值越小則表示其所 ...
2019-03-31 19:10 0 672 推薦指數：
相關推薦
CNN 卷積神經網絡中的 接受視野（Receptive Field）
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 ...
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 ...
【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 ...
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 ...
卷積神經網絡物體檢測之感受野大小計算
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 ...
如何計算卷積神經網絡中接受野尺寸
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 ...
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 ...