A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Neural Networks

最新推荐文章于 2025-01-06 16:32:34 发布
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分类专栏： DL
卷积神经网络综合指南——ELI5 方式 A Comprehensive Guide to Convolutional Neural Networks — the ELI5 way
AI天才研究院
07-19 3833
该领域的议程是使机器能够像人类一样观察世界，以类似的方式感知世界，甚至将这些知识用于多种任务，例如图像和视频识别、图像分析和分类、媒体娱乐、推荐系统、自然语言处理等。随着时间的推移，计算机视觉与深度学习的进步已经被构建和完善，主要是通过一种特定的算法——卷积神经网络。通过添加层，该架构也适应高级特征，为我们提供了一个具有全面理解的网络数据集中的图像，类似于我们的方式。在极其基本的二进制图像的情况下，该方法可能在执行类别预测时显示平均精度分数，但当涉及到整个具有像素依赖性的复杂图像时，几乎没有准确性。
cnn中感受野的计算
hzhj的博客
04-09 932
    medium上的这篇文章A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Neural Networks是目前关于感受野计算最详细的文章，其翻译详见文章卷积神经网络中的感受野计算(译)和关于卷积神经网络(CNN)中的感受野，你知道多少？    感受野（receive field）是指当前feature map中的一个原子点P与输...
A guide to receptive eld arithmetic for Convolutional Neural Networks.pdf
10-30
A guide to receptive eld arithmetic for Convolutional Neural Networks.pdf 讲了卷积神经网络原理和相关代码，人工智能相关
A guide to receptive field arithmetic for Convolution Neural Networks
sda42342342423的博客
07-03 467
感受野 定义 卷积神经网络每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上映射的区域大小 可视化——有两种方式将感受野形象地表示出来， 第一种：如左图所示，每一层的输出为真实输出的大小，在原始图像中灰色部分为感受野，在这种方式下，感受野的中心点和大小不是很容易计算。 第二种，如右图所示，每一层的大小与原始图像的大小一致，带颜色表示有数据，空白表示无数据。 第一层输出 第二层输出 以第一...
转载：A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Neural Networks
swat_tfl的博客
07-27 630
原文地址The receptive field is perhaps one of the most important concepts in Convolutional Neural Networks (CNNs) that deserves more attention from the literature. All of the state-of-the-art object recogn
论文解读《Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks》
weixin_30362801的博客
09-05 427
感知野的概念尤为重要，对于理解和诊断CNN网络是否工作，其中一个神经元的感知野之外的图像并不会对神经元的值产生影响，所以去确保这个神经元覆盖的所有相关的图像区域是十分重要的；需要对输出图像的单个像素进行预测的任务，使每一个输出像素具有一个比较大的感知野是十分重要的，在做预测试时，每一个关键的信息就不会被遗漏。 增大感知野的方法： 理论上可以通过搭建更多的层的网络实现感知域的线性增加，...
论文阅读：Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks
j879159541的博客
09-23 5959
1、论文总述 这篇论文主要研究的是有效的感受野，发现有效的感受野只是理论感受野的一部分，并且呈高斯分布，理论感受野可以大于原图，但有效的感受野一般都小于原图尺寸，另一个有意思的地方是有效感受野的大小经过训练之后是可以变大的，论文中有实验表明。 记录下这篇论文，并不是因为学到很多东西（当然这篇论文里有些东西，但理解不了），而是因为感受野这个东西很重要，好多网路都是设计了有效的感受野，让其可以覆盖目...
深度解析卷积神经网络的接收野计算
"A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Neural Networks.pdf 是一篇关于卷积神经网络（CNN）感受野算术的指南，涵盖了CNN的基本原理和相关代码，与人工智能领域相关。文章旨在帮助读者理解并...
Receptive field 感受野 原理+计算+图解+空洞卷积hole
鹿鹿的博客
05-04 1381
Receptive fieldThe fixed-sized CNN feature map visualization**1、一般可视化CNN feature map****2、固定size的CNN feature map****3、另一个固定size的CNN feature map**Receptive Field ArithmeticInference 一般认为，人类的对外界的感知都是从...
《Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks》理解深卷积神经网络中的有效感受野
qq_38109282的博客
10-13 2097
前言 论文推荐来自B站UP-启释科技，该up对感受野和卷积有深刻的理解 推荐感受野视频讲解： 深度理解感受野（一） 深度理解感受野（二） 深度理解感受野（三） 深度理解感受野（四） 深度理解感受野（五） 深度理解感受野（六） 关于感受野计算基础相关的博文可以了解：感受野-Receptive Field的理解 回归正题，该篇论文发表于NIPS-2016 Abstract 我们研究了深卷积网络中单位感受野的特征。在许多视觉任务中，感受野的大小是一个至关重要的问题，因为输出必须对图像中足够大的区域做出响应，
有效感受野--Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks
AI小作坊 的博客
08-23 8558
Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks NIPS 2016本文主要分析了 CNN 网络中的 Receptive Field，发现实际有效的感受野 和 理论上的感受野 差距比较大，实际有效的感受野是一个高斯分布。We introduce the notion of an eff
[NeurIPS 2016]Understanding the effective receptive field in deep convolutional neural networks
最新发布
Sherlily的博客
01-06 1087
计算机-人工智能-CNN感受野
Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks（CVPR2017）
qihshe的博客
12-24 486
引入了有效接受野的概念，并证明它具有高斯分布，并且只占整个理论接受野的一小部分 。我们分析了几种结构设计的有效接受场，以及非线性激活、dropout、子采样和跳过连接对其的影响
Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks
DreamLike_zzg的博客
11-20 396
相关参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/86599013 ERF比理论感受野小 近似成高斯分布 subsampling、diation conv 可增大ERF 训练过程中ERF不断增大
【深度学习】Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks
筱
08-06 1159
paper：Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks An effective receptive field both has a Gaussian distribution and only occupies a fraction of the full theoreti...
A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks Part 2
darkprince120的博客
11-01 1273
Introduction         本文将会更加详细地介绍卷积网络。声明：现在我意识到有些内容相当复杂，甚至需要用一整篇文章才能解释清楚。为了内容详尽的同时尽量保证文章精简，我会将有关内容的参考文献链接到本文中。 Stride and Padding         好的，让我们回忆一下我们的老朋友卷积层。还记得那些滤波器、感知区、卷积吗？现在让我们介绍两个卷积
二十八章：理解深度卷积神经网络中的有效感受野
ADICDFHL的博客
07-21 1173
在本文中，我们仔细研究了深度CNN中的感受野，并建立了关于有效感受野大小的一些令人惊讶的结果。特别是，我们已经证明了感受野内的影响分布渐近地呈高斯分布，而有效感受野只占据了理论感受野的一部分。实证结果与我们建立的理论相吻合。我们相信这只是对有效感受野研究的一个开端，它提供了一种理解深度CNN的新角度。未来，我们希望进一步研究实践中影响有效感受野的因素，以及如何更好地对其进行控制。
【DL】CNN的感受野 Receptive Field
北境の守望者
05-07 365
Backto Deep Learning Index 本文源自 A Guide to Receptive Field Arithmetic for Convolutional Neural Networks The receptive field is defined as the region in the input space that a particular CNN’s featu...
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