CNN网络感受野计算

计算公式
lk=lk−1+[(fk−1)∏i=1k−1si]l_{k}=l_{k-1}+[(f_{k}-1)\prod_{i=1}^{k-1}s_i]lk=lk1+[(fk1)i=1k1si]

其中lkl_{k}lk为k层的感受野,fkf_{k}fk为k层的卷积核大小,∏i=1k−1si\prod_{i=1}^{k-1}s_ii=1k1si为stride的乘积。

No.layerskernel sizestride
1conv13x32
2pooling2x22
3conv23x31

l0=1l_0=1l0=1
l1=l0+(3−1)=3l_1=l_0+(3-1)=3l1=l0+(31)=3
l2=l1+(2−1)∗2=5l_2=l_1+(2-1)*2=5l2=l1+(21)2=5
l3=l2+(3−1)∗2∗2=13l_3=l_2+(3-1)*2*2=13l3=l2+(31)22=13

卷积/池化输出大小计算
o=i+2p−fs+1o=\frac{i+2p-f}{s}+1o=si+2pf+1

空洞卷积:
f′=f+(f−1)(d−1)f^{'}=f+(f-1)(d-1)f=f+(f1)(d1)
o=i+2p−f′s+1o=\frac{i+2p-f^{'}}{s}+1o=si+2pf+1
d−1d-1d1为塞入的空格数,fff原卷积核的大小,f′f^{'}f是塞入空格空卷积核的大小。

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