原文:CNN中感受野的理解

本文摘自看完還不懂卷積神經網絡 感受野 那你來找我 作者:程序 小白鏈接:https: www.jianshu.com p d d 一 到底什么是 感受野 接受野Receptive Field 感受野是一個神經元對原始圖像的連接 通常說:第幾層對輸入數據 即原始圖像 的感受野 二 圖解說明 為了更好地說明整個卷積神經網絡的工作過程,下面以一個例子說明,原始圖像的大小為 x ,一共設計了 個網絡層 ...

2019-05-11 16:28 0 844 推薦指數:

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理解CNN感受(receptive-field)

1. 閱讀論文:Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 理解感受 定義:receptive field, or field ...

Tue Nov 19 03:32:00 CST 2019 0 333
CNN感受大小的計算

1 感受的概念  從直觀上講,感受就是視覺感受區域的大小。在卷積神經網絡感受的定義是 卷積神經網絡每一層輸出的特征圖(feature map)上的像素點在原始圖像上映射的區域大小。   2 感受大小的計算 感受計算時有下面的幾個情況需要 ...

Tue Aug 20 01:37:00 CST 2019 0 539
CNN感受計算

無痛理解CNN感受receptive field CNN感受的計算 從直觀上講,感受就是視覺感受區域的大小。在卷積神經網絡感受的定義是決定某一層輸出結果中一個元素所對應的輸入層的區域大小 感受計算時有下面的幾個情況需要說明: a)第一層卷積層的輸出特征圖像 ...

Tue Jun 05 22:49:00 CST 2018 0 6109
理解感受

1,原文:https://blog.csdn.net/u010725283/article/details/78593410 感受(receptive field)被稱作是CNN中最重要的概念之一。為什么要研究感受吶?主要是因為在學習SSD,Faster RCNN框架時 ...

Thu Mar 14 17:27:00 CST 2019 0 963
感受

\) 經過第 N 層卷積(或者池化), 輸出的一個 "像素"對應的感受時, 計算過程如下(從上到下計 ...

Sat Mar 31 02:59:00 CST 2018 0 915
卷積感受計算

感受(receptive field) CNN,某一層輸出結果中一個元素所對應的輸入層的區域大小. 感受計算 從后往前 output field size = ( input field size - kernel size + 2 × padding ) / stride ...

Tue Jul 17 01:31:00 CST 2018 0 2990
感受以及帶洞卷積

感受就是輸出的feature map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。 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的特征點之間加入0(與帶洞卷積類似,但不是一樣 ...

Wed Feb 27 18:09:00 CST 2019 0 829
感受計算總結

Introduction   感受(receptive field)是卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNNs)中最重要的概念之一,當前流行的物體識別方法的架構大都圍繞感受的設計。   從CNN可視化的角度來講,感受就是輸出featuremap ...

Sun Oct 28 10:58:00 CST 2018 0 1682
 
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