通俗理解CNN感受野的计算方法

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#cnn #深度学习

于 2023-05-03 20:42:07 首次发布
文章介绍了卷积神经网络中计算输出特征图对应输入图像的感受野的方法，涉及不考虑padding的情况以及空洞卷积的影响。通过举例说明，一个6x6的输入图像经过两层3x3卷积后，输出2x2特征图的感受野为6x6。对于空洞卷积，先转换为等效卷积核再计算感受野。

x o u t = x i n − k s + 1 x_{out} = \frac{x_{in} - k}{s} + 1 xout​=sxin​−k​+1
如果不考虑padding，卷积输出的feature map的计算公式如上，那么 x i n = ( x o u t − 1 ) ∗ s + k x_{in} = (x_{out} - 1) * s + k x

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