什么是Receptive Field

最新推荐文章于 2024-06-10 07:11:41 发布
原创 最新推荐文章于 2024-06-10 07:11:41 发布 · 578 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#r语言 #开发语言

本文通过李宏毅的视频教程解释了卷积神经网络中Receptive Field的概念，即第k层的一个像素点相对于输入层所覆盖的像素点数量。例如，第4层的一个像素点等价于输入层的7个像素点。

李宏毅视频中的Receptive Field是什么意思：

即卷积神经网络的第k层的一个像素点，相当于输入层的多少个像素点，就是多少Receptive Field。

比如第4层1个像素相当于第一层7个，即为7

神经网络感受野（receptive field）推到分析与计算（总结）
科研学习笔记！
06-15 1790
经典目标检测和最新目标跟踪都用到了RPN(region proposal network)，锚框(anchor)是RPN的基础，感受野(receptive field, RF)是anchor的基础。 在卷积神经网络中，感受野的定义是 卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。 例如1：原始图像为 5 x 5 ，卷积核（Kernel Size）为 3 x 3 ，padding 为 1 ，stride为 2 ，依照此卷积规则，连续做两次卷积。熟悉卷积过程的
【YOLOv8改进-卷积Conv】 RFB (Receptive Field Block)：多分支卷积块
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
06-04 1788
当前表现最好的目标检测器依赖于深度卷积神经网络（CNN）骨干，例如ResNet-101和Inception，得益于其强大的特征表示能力，但却面临高计算成本。相反，一些轻量级模型的检测器可以实现实时处理，但其准确性常常受到批评。本文中，我们探索了一种替代方法，通过使用手工设计的机制来增强轻量级特征，从而构建一个快速且准确的检测器。受人类视觉系统中感受野（RF）结构的启发，我们提出了一种新颖的感受野块（RFB）模块，该模块考虑了感受野的大小和偏心率之间的关系，以增强特征的可辨性和鲁棒性。
Receptive field 感受野 原理+计算+图解+空洞卷积hole
鹿鹿的博客
05-04 1459
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...
receptive field，即感受野
coder
08-21 2695
在阅读论文的时候，总是会出现receptive field这个词语，一直想不明白，难道这个是当前层对之前层的映射的意思，后来上网查看了一下，发现并不完全是这样理解。 这篇博客主要参考的是下面两个博主的博客： 第一篇：https://www.jianshu.com/p/2b968e7a1715 第二篇：https://blog.youkuaiyun.com/kuaitoukid/article/detai...
Receptive field(感受野)
LXYnizhan的博客
01-18 601
感受野用来表示网络内部的不同神经元对原图像的感受范围的大小，或者说，convNets(cnn)每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在原始图像上映射的区域大小。 我们可以通过逆向思维理解感受野，如下： 两层 33 卷积操作的有效区域(感受野)是55 (所有filter的stride=1,pad=0),示意图如下： 三层33卷积核操作的有效区域是77 (所有filter的stride...
感受野(Receptive Field)
小迷糊的博客
10-03 5147
这个术语涉及的领域众多（所有介绍请查看文末的参考文献），此处主要讨论卷积神经网络(CNNs)中receptive field的概念。 当从CV中看到Receptive Field这个术语时，翻译说是“感受野”，仔细想想这个“野”字是个形容词，似乎有些欠妥当，所以我个人想译成“感受域”，如此可能更能理解些。但不管哪个词，把它当成一个区域，或是一个视野大小就行了；至于翻译问题，暂且不管！ 在neural network context中，receptive field定义为： The receptive
卷积 - 感受野（Receptive Field）
最新发布
二分掌柜的
06-10 1832
flyfish
pytorch-receptive-field:一行计算火炬中CNN接收场的大小
05-23
火炬接受野 在pytorch中计算CNN接收字段的大小 用法 git clone ...receptive_field_for_unit ( receptive_field_dict , "2" , ( 2 , 2 ))
Effective Receptive Field
qq_43152949的博客
11-08 1483
Effective Receptive Field 1 Introduction 深层CNN中的基本概念之一是网路中某一层中单元的感受野。在完全连接的网络中，每个单元的值取决于对网络的整个输入，而卷积网络中的一个单元只取决于输入的一个区域，输入中的这个区域是该单元的感受野。 感受野的概念对于理解和诊断CNN工作非常重要，由于在单元感受野之外的输入图像中的任何地方都不影响该单元的值，因此必须仔细控制...
分析方法—temporal receptive field（TRF）
m0_51474171的博客
03-20 1412
总结来说，时间感受野其实就是一个 filter！课程中的描述—.(使用时间感受野与刺激进行卷积来描述)时间感受野一般是听觉计算中使用的，在视觉中，有另一种分析叫做空间感受野（spatial receptive fields）。回归权重（Regression weights）是指在回归分析中用于估计自变量与因变量之间关系的权重或系数。回归分析是一种统计方法，用于建立自变量与因变量之间的关联模型，并通过拟合数据来估计模型中的参数。在简单线性回归中，只有一个自变量与一个因变量之间的关系被建模。
RFB（Receptive Field Block）
热门推荐
qq_52302919的博客
01-11 2万+
文中提出了一种新的特征提取模块——RFB，该文的出发点是模拟人类视觉的感受野从而加强网络的特征提取能力，在结构上RFB借鉴了Inception的思想，主要是在Inception的基础上加入了空洞卷积，从而有效增大了感受野.
【深度学习】一张图看懂Receptive Field
shenxiaolu1984的专栏
12-15 2万+
本文尝试用最简明直白的图示，帮助理解和记忆Receptive Field的计算方法。 什么是Receptive Field？ 在CNN中，第n层特征图中一个像素，对应第1层（输入图像）的像素数，即为该层的Receptive Field，简称RF。 基本思路 网络第1层输入，第n" role="presentation" style="position: relative;">nn
receptive field
huangmao2011的专栏
11-21 367
https://www.cnblogs.com/objectDetect/p/5947169.html
感受野（Receptive Field）
yleave的博客
12-28 1087
  感受野用来表示网络内部的不同位置的神经元对原图像的感受范围的大小。   神经元之所以无法对原始图像的所有信息进行感知，是因为在这些网络结构中普遍使用卷积层和池化层，在层与层之间均为局部相连（通过 sliding filter ）。神经元感受野的值越大表示其能接触到的原始图像范围就越大，也意味着他可能蕴含更为全局、语义层次更高的特征；而值越小则表示其所包含的特征越趋向于局部和细节。因此感受野的值...
receptive field（感受野）
不会就学不会就学
08-02 449
而较大的receptive field能够捕捉到更广阔的上下文信息，有助于处理更全局的特征和语义信息。设计合适的receptive field大小可以平衡对局部和全局信息的需求，帮助模型更准确地理解和解释图像内容。通过堆叠多个卷积层和池化层，每个层的receptive field逐渐增大，使神经网络能够逐渐理解整体图像的上下文关系。在深度学习中，receptive field（感受野）指的是在神经网络中某一层输出的特征图中，每个像素对应输入图像中的区域大小。
CNN中的Receptive Field
qq_43060870的博客
01-17 281
通俗的说，感受野就是输入图像对这一层输出的神经元的影响有多大。形象的说，就是你的曾曾曾曾曾爷爷对他的后代们有多少影响这么一个概念。所以影响大不一定好，也许会带来用不着的糟粕。影响小也会阻碍后代学习传统知识。 第一层的Receptive Field为Kernel Size 第二层开始计算公式：RF = Kernel Size + Stride * (pre_RF - 1)，其中RF当前层的Receptive Field，pre_RF是前一层Receptive Field，Kernel Size为...
深度学习学习日记_receptive field
水野与小太郎的博客
10-20 468
经典目标检测和最新目标跟踪都用到了RPN(region proposal network)，锚框(anchor)是RPN的基础，感知域receptive field【有人翻译是感受野：我一直不知道为什么翻译成“野”，就叫他感受野吧....】(receptive field, RF)是anchor的基础。 感受野定义：（https://zhuanlan.zhihu.com/p/441064...
Receptive field | 看一遍就深刻记住了深度学习的感受野
gzq0723的博客
07-23 1356
在生物学领域，感受野，感受器受刺激兴奋时，通过感受器官中的向心神经元将神经冲动（各种感觉信息）传到上位中枢，一个神经元所反应（支配）的刺激区域就叫做神经元的感受野（rec...
一文搞懂深度学习中的感受野（receptive field）
duxinyuhi的专栏
07-11 2151
一文搞懂深度学习中的感受野（receptive field）
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值