与感受野相关的几种网络结构

原创 已于 2023-02-18 15:44:23 修改 · 825 阅读 · 5 ·
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#深度学习 #cnn #神经网络

于 2023-02-17 15:49:42 首次发布

一、Inception

1. Inception v1

  • 目的

  通过设计一个稀疏网络结构，但是能够产生稠密的数据，既能增加神经网络表现，又能保证计算资源的使用效率。

  • 结构

在这里插入图片描述

图1-1 Inception v1结构图

  • 特点

  • 共4个通道，其中3个卷积通道分别使用 1 × 1 1×1 1×1、 3 × 3 3×3 3×3、 5 × 5 5×5 <

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细说卷积神经网络（CNN）中所谓的“感受野”（Receptive Field）
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1）输入结果感受野一致的前提下，使用连续的小卷积核替换单个大卷积核，第一可以有效降低网络训练的参数量，第二可以增加网络深度，第三可以引入更丰富的非线性变换，使得网络可以拟合更多的可能性，更好地缓解过拟合；输入（C，7,7），对于最终的输出其感受野为（7,7），假设每个卷积层的输出通道数均为C，我们看一下各自的参数量：（1）使用连续的3个（3,3）卷积，其参数量为：（3×3×C）×C×3=27×C×C（2）使用一个（7,7）卷积，其参数量为：(7×7×C)×C=49×C×C。
YOLOv10涨点改进：如何魔改注意力进行二次创新，高效替换PSA | NEU-DET为案列进行展开
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RFB Net | 用于准确和快速目标检测的感受野块网络
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RFB（Receptive Field Block）
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Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection（RFB）
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Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection（RFB） paper code Abstract 受人类视觉系统感受野结构的启发，我们提出了一种新的感受野( RFB)模块，该模块考虑了感受野的大小和偏心度之间的关系，以提高特征的可分辨性和鲁棒性。 Motivation 1.过深层的网络提取特征带来过大的计算消耗和缓慢的推理速度。 2.在人类视觉皮层中，群体感受野(population Receptive Field)的大小是视
基于感受野块网络RFB模型开发构建林业有害生物检测识别系统《Receptive Field Block Net for Accurate and FastObject Detection》
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【YOLO v5 v7 v8 v9小目标改进】RFB：组合不同大小的卷积核和扩张卷积来模拟人类视觉感受野的多尺度特性
Debroon
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高性能的目标检测模型往往需要复杂的网络结构来提高准确率，但这样做的代价是计算成本高和推理速度慢，这对于需要实时处理的应用场景（如自动驾驶车辆的物体识别）是不可接受的。当你在街道上，专注于识别远处的交通标志时，你的视觉系统会自然地调整，使得感受野在那个特定区域变得更大，以便捕获更多的上下文信息，即使标志本身较小也能被准确识别。同时，对于图像中心附近的对象（如近处的行人），感受野则会相对较小，以捕获更细致的特征，如脸部特征或衣物纹理，从而提高对行人的识别准确性。
Ai模型-感受野
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在实际应用中，合理调整感受野大小对网络的设计至关重要，通过调整卷积核、池化层和网络深度等手段，可以灵活控制感受野，从而提高模型性能。感受野的大小直接影响了网络对输入图像的理解能力，较大的感受野能够捕捉到图像中的全局信息，而较小的感受野则只能看到局部的细节。例如，使用7×7 的卷积核会让每一层的神经元感受野更大，这适合处理较大范围的特征，如检测图像中的大物体。第二层：这一层的感受野可以看到第一层感受野的3×3 区域，加上第二层的卷积核，感受野大小为5×5。每一层的感受野大小是前一层感受野的累积结果。
RFAG-YOLO：一种感受野注意力引导的YOLO网络，用于无人机图像中的小目标检测
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第三，航空图像中复杂多样的背景，再加上光照条件和天气影响的变化，会产生大量干扰，这会显著影响检测精度。其次，在高分辨率特征图中，大目标的主导特征响应可能会抑制小目标的较弱响应，特别是由于大目标对相邻区域的空间影响。然而，由于分辨率低、复杂背景干扰以及显著的尺度变化等因素，在无人机图像中检测小目标仍然是一项艰巨的挑战，这些因素共同降低了特征提取的质量，并限制了检测性能。生成的权重随后用于自适应调制相应的特征图，实现尺度感知的特征优化，从而提高模型在不同尺度下准确检测目标的能力。模块的数量减少到两个。
卷积神经网络学习记录（感受野）
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本文摘要： 第二章介绍了CNN的基本组件：卷积层（局部特征提取）、池化层（特征降维与不变性）、ReLU激活函数（解决梯度消失）和全连接层。第三章重点探讨感受野的概念及其计算方法，并分析扩大感受野的四种策略（小卷积核堆叠、空洞卷积、池化层、跳跃连接）。随后解析了四大经典网络：AlexNet（首个深度CNN）、VGG（小卷积核堆叠）、NiN（引入1×1卷积和全局平均池化）以及ResNet（残差连接突破深度瓶颈），分别从结构设计、核心贡献和影响维度进行对比。全文系统梳理了CNN的基础理论与关键演进路径。
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1、SPP（Spatial Pyramid Pooling） SPP模块是何凯明大神在2015年的论文《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》中被提出。 由于CNN网络后面接的全连接层需要固定的输入大小，故往往通过将输入图像resize到固定大小的方式输入卷积网络，这会造成几何失真影响精度。SPP模块就解决了这一问题，他通过三种尺度的池化，将任意大小的特征图固定为相同长度的特征向量，传输给全
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感受野块网络对于精确的和快速的目标检测 当前表现最好的目标检测器依赖于深度CNN主干网络，如Reset-101和inception网络，受益于他们强大的特征表示能力但是受制于巨大的计算消耗，相反的，一些基于检测的轻量级的模型执行实时过程，然而他们的精确度受到批评，在这篇论文中，我们探索了一种替代品通过一种手工设计的机制来强化轻量特征来建立一个快速和精确的检测器，受启发于人类视觉系统的感受野结构，...
SPP、RFB和ASPP
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这里写目录标题概念举例感受野的计算规律两种计算感受野的方法从前往后从后往前推导VGG16网络的感受野结构从后往前从前往后感受野大于图片 概念 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）上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是，特征图上的一个点对应输入图上的区域，如图1所示。 在典型CNN结构中，FC层每个输出节点的值都依赖FC层所有输入，而CONV层每个输出节点的值仅依赖CONV层输入的一个区域， 这个区域之外
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1.RFBNet有哪些创新点？ RFBNet主要想利用一些技巧使得轻量型模型在速度和精度上达到很好权衡的检测器，其灵感来自于人类视觉的感受野结构Receptive Fields（RFs），提出了比较新颖的RF block（RFB）模块，来验证感受野尺寸和方向性对提高有鉴别鲁棒特征的关系。RFBNet是以主干网络为VGG的SSD构建的，主要在inception的基础上加入了dilated卷积（dilated卷积），从而有效增大了感受野。整体上因为是基于SSD网络进行改进的，所有检测速度还是比较快，同时在精度方
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论文下载：https://arxiv.org/abs/1711.07767 源码下载：https://github.com/ruinmessi/RFBNet Abstract： 目前性能最好的目标检测器依赖于深层CNN的骨干网络，例如ResNet-101和Inception，它们得益于强大的特征表示，但计算成本很高。相反，一些轻量级的目标检测器实现了实时处理，但它们的准确性受到影响。在本文中，我们探索了一种替代方法，通过使用手工制作的机制来增强轻量级特征，从而构建快速准确的检测器。受人类视觉系统中感受
YOLOv5网络结构详解与SPPF实现指南
另外，文件中提到了一个网址链接，该链接指向一个博客，提供了一个下载列表，其中可能包含仿真源码、数据集以及与YOLOv5网络结构相关的其他材料。这些资源对于从事深度学习、计算机视觉和图像处理等领域的研究人员和...
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