【深度学习】Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks

最新推荐文章于 2024-11-10 21:37:53 发布
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本文深入探讨了深度卷积神经网络中有效感受野的概念，揭示了其高斯分布特性及仅占据理论感受野一部分的现象，对于理解网络如何处理输入信息具有重要意义。

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A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks(图神经网络综合研究)
weixin_41697507的博客
07-06 7674
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks Zonghan Wu, Shirui Pan, Member, IEEE, Fengwen Chen, Guodong Long, Chengqi Zhang, Senior Member, IEEE, Philip S. Yu, Fellow, IEEE Abstract—Deep learning ...
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 1624
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
【深度学习】一张图看懂Receptive Field
shenxiaolu1984的专栏
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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
论文阅读：Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks
j879159541的博客
09-23 6046
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...
《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 2126
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 8589
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
Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks
DreamLike_zzg的博客
11-20 410
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
AlexNet论文翻译（中英文对照版）-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
bigcindy的博客
04-15 5293
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 深度卷积神经网络的ImageNet分类 Alex Krizhevsky University of Toronto 多伦多大学 kriz@cs.utoronto.ca Ilya Sutskever Univ...
深度学习中的感受野：从基础概念到多层次特征提取
介绍AI领域相关知识
11-10 2323
在深度学习，特别是计算机视觉任务中，感受野（Receptive Field）是一个至关重要的概念。它指的是在神经网络中某一层的神经元在输入图像上“看到”的区域大小。感受野的大小影响了网络能捕捉的特征层级，从而决定了它的特征提取能力。因此，理解感受野如何逐层扩展、如何对不同特征进行分级，是深入理解深度学习图像处理的关键。
【2011-2016】 NIPS汇总 - Advances in Neural Information Processing Systems
Testing的博客
10-02 1万+
Advances in Neural Information Processing Systems 24 (NIPS 2011) The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 24 edited by J. Shawe-Taylor and R.S. Zemel and P.L.
A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Neural Networks
人工智能
04-07 7684
A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Neural Networks The receptive field is perhaps one of the most important concepts in Convolutional Neural Networks (CNNs) that deserves more
论文解读《Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks》
weixin_30362801的博客
09-05 444
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，...
fasterrcnn论文_论文阅读：Understanding the Effective Receptive Field
weixin_39628180的博客
11-23 221
1、论文总述 2、感受野的定义 3、理论感受野大小的计算 4、3种增加感受野的操作5、感受野中心像素的值对输出feature map 的response影响比边缘的像素更大 6、如何知道feature map上的点受谁的影响 7、 Comparing the effect of number of layers, random weight initialization and nonlinea...
Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks（CVPR2017）
qihshe的博客
12-24 553
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
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 1306
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。
Keras - Python Deep Learning Neural Network API 课程实现及遇到的坑填满
dfly_zx的博客
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课程：https://www.youtube.com/watch?v=eCz_DTtUBfo&list=PLZbbT5o_s2xrwRnXk_yCPtnqqo4_u2YGL&index=27 使用flask搭建前后端平台主要问题： 1.跨域访问异常： 添加： from flask_cors import CORS app = Flask(__name__) CORS(a...
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深度学习中的 receptive field size
07-09
在深度学习中，感受野（receptive field）是指神经网络中每个神经元接收输入数据的区域大小。具体来说，对于每个神经元，其感受野表示为输入数据中对应的区域大小。 感受野的大小取决于神经网络的结构和参数设置。在卷积神经网络（CNN）中，每个卷积层的神经元只与前一层的一部分神经元相连，因此感受野是局部的。随着网络的层级增加，每个神经元接收的区域也随之扩大。 在CNN中，感受野的大小通常由卷积核（filter/kernel）的尺寸和步幅（stride）决定。卷积核的尺寸决定了每一层中神经元接收输入数据的局部区域大小，而步幅决定了卷积操作在输入数据上的滑动距离。通过多层卷积操作，感受野会逐渐增大。 感受野的大小对于神经网络的性能和功能具有重要影响。较小的感受野可以捕捉到细节信息，而较大的感受野可以捕捉到更广阔的语境信息。因此，在设计神经网络时，需要根据任务的要求和输入数据的特点来选择合适的感受野大小。
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