CNN中感受野的计算

最新推荐文章于 2022-10-27 23:22:25 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： cnn感受野

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深度学习——深度学习中感受野的计算
知来者逆的博客
07-04 2074
在卷积神经网络中，感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上每个像素点在原始图像上映射的区域大小，这里的原始图像是指网络的输入图像，是经过预处理（如resize，warp，crop）后的图像。神经元之所以无法对原始图像的所有信息进行感知，是因为在卷积神经网络中普遍使用卷积层和pooling层，在层与层之间均为局部连接。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，也意味着它可能蕴含更为全局，语义层次更高的特征；
CNN中感受野Receptive Field的计算
随风秀舞（diyoosjtu）
05-17 849
1. 感受野 The receptive field is defined as the region in the input space that a particular CNN’s feature is looking at (i.e. be affected by). 感受野是在输入空间内，CNN提取的特征的来源区域的大小。 感受野可以用其中心位置和尺寸来描述。 在一个感受野内，越靠近中...
感受野计算
我的博客
12-21 360
个人理解： 感受野就是每层featuremap 中 1个值计算与原图像 几个值相关 原图像就是1， 第一层用 3*3卷积层计算，每个点用到了原图像3个值，第二层 用到第一层3个，反应到原图像就是5个， 直接看一维（行或列）就可以。这里可以想象一下如果第一层（第一次卷积，不算原图像）stride=2的话，对于当前层的感受野是没有影响的，但是会影响到下一层的感受野，下面是具体的计算...
感受野的计算
qq_23150675的博客
03-05 1402
今天的面试中面试官提到了感受野的计算方式以及设计网络时如何考虑感受野。感受野定义了feature map上的一个点来自于原图的范围。规则1: stride的计算，某一层的stride等于之前所有层的stride的连乘积。规则2: 某一层感受野的计算，某一层的感受野指的是这一层的输出feature map上的一个点来自于原图的范围。某一层的感受野等于（前一层的感受野+（kernel_size-1）*...
CNN感受野计算
weixin_30800807的博客
06-05 100
无痛理解CNN中的感受野receptive field CNN中感受野的计算 从直观上讲，感受野就是视觉感受区域的大小。在卷积神经网络中，感受野的定义是决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小 感受野计算时有下面的几个情况需要说明： a)第一层卷积层的输出特征图像素的感受野的大小等于滤波器的大小； b)深层卷积层的感受野大小和它之前所有层的滤波器大小和步长有关系； ...
感受野的计算方式
gbyy42299的博客
07-31 680
RF(当前层) = RF（前一层） + (kernel_size（当前层） - 1) x feature_stride（之前所有层的的stride相乘的加和，不包括当前层） 如果有dilated conv的话，计算公式为： RF(当前层) = RF（前一层） + (kernel_size（当前层） - 1) x feature_stride（之前所有层的的stride相乘的加和，不包括当前层）...
CNN中的感受野
Deicide-PiLi的博客
06-28 1025
参考文章：卷积神经网络的感受野 目录1. 前言2. 感受野2.1 定义3. 感受野的计算3.1 从后向前计算方法3.1.1 层与层之间的计算方法：3.1.2 全局的计算方法3.2 从前往后计算方法3.3 下图展示了感受野的变化过程3. 有效感受野 1. 前言 经典目标检测和目标跟踪都用到了RPN(region proposal network)，锚框(anchor)是RPN的基础，感受野(receptive field, RF)是anchor的基础。本文介绍感受野及其计算方法，和有效感受野概念。 2. 感受
CNN网络中的感受野计算
Qi__Xi的博客
10-27 1740
在CNN网络中，一张图经过核为3 x 3，步长为2的卷积层，ReLU激活函数层，BN层，以及一个步长为2，核为2 x 2的池化层后，再经过一个3 x 3的的卷积层，步长为1，此时的感受野是？
52.CNN感受野计算 - 喵喵帕斯 - 博客园1
08-03
**例2：感受野计算** 假设有一个简单的网络结构，其中两个连续的层都有步长s=2和过滤器大小k=3，没有填充p=0。第一层（layer1）对输入层（layer0），感受野是 `(1-1) * 2 + 3 = 3`。第二层（layer2）对输入层的感受...
感受野计算公式
DiLLVeRsE的博客
04-18 556
其中，是第n个feature map的感受野，是第n-1个feature map的感受野，是第n层的卷积核大小，是前n-1层步长的累乘。
深度学习感受野计算公式推导（前向/反向详解）
weixin_43356770的博客
04-24 1406
感受野计算公式推导
如何计算感受野(Receptive Field)
热门推荐
Lyn_Notes
03-14 1万+
一、感受野的概念 感受野指的是一个特定的 CNN 特征（特征图上的某个点）在输入空间所受影响的区域。 感受野计算时有下面的几个情况需要说明： a)第一层卷积层的输出特征图像素的感受野的大小等于滤波器的大小； b)深层卷积层的感受野大小和它之前所有层的滤波器大小和步长有关系； c)计算感受野大小时，忽略了图像边缘的影响，即不考虑padding的大小。 二、感受野计算公式 1.公式一： 从原始inp...
深度学习总结：常见卷积神经网络——Xception，SeNet，ResNext，Wide Residual Networks
Tianlock的博客
01-17 3073
深度学习总结：常见卷积神经网络（3）XceptionSeNetSE机制SE模块可以直接加入到现有网络中ResNextWide Residual Networks 之前两篇文章，主要回顾了主流的卷积神经网络，其中Alexnet，VGG，Resnet，Inception中的思想在后来很多网络结构中都有用到，个人认为他们是卷积神经网络发展的基础，后面很多复杂的神经网络都是在其基础上推陈出新的，这篇文章打...
CNN 感受野大小计算
无奈的小心酸的博客
07-27 6895
转自 http://www.cnblogs.com/objectDetect/p/5947169.html 1 感受野的概念 　　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。 　 　 　　RCNN论文中有一段描述，Alexnet网络pool5输出的特征图上的像素在输入图像上有很大的感受野（h
卷积神经网络物体检测之感受野大小计算
wzy的博客
12-21 7418
学习RCNN系列论文时， 出现了感受野(receptive field)的名词， 感受野的尺寸大小是如何计算的，在网上没有搜到特别详细的介绍， 为了加深印象，记录下自己对这一感念的理解，希望对理解基于CNN的物体检测过程有所帮助。 1 感受野的概念 　　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。
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