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 ...

　　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 ...

1 感受野的概念 　從直觀上講，感受野就是視覺感受區域的大小。在卷積神經網絡中，感受野的定義是 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 感受野大小的計算 感受野計算時有下面的幾個情況需要 ...

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 ...

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 ...

無痛理解CNN中的感受野receptive field CNN中感受野的計算 從直觀上講，感受野就是視覺感受區域的大小。在卷積神經網絡中，感受野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 感受野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 ...

Introduction 　　感受野（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野的設計。 　　從CNN可視化的角度來講，感受野就是輸出featuremap ...

先講一下是怎么卷積的。一般輸入的是RGB顏色空間的圖片，即有三個通道。可以理解為這三個通道的每個對應的數值組合在一起表示了這一張圖片。 卷積操作過程：（通道數變化的原理） 先從一張示意圖說起，卷積基礎概念和操作步驟就不啰嗦了，只講這張圖，大意就是，有in-channel ...