Receptive field 感受野 原理+计算+图解+空洞卷积hole

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#Segment basic #RF #receptive field #感受野 #feature map

本文详细探讨了卷积神经网络中感受野的概念，通过实例展示了不同配置下感受野的计算与可视化，强调了感受野在CNN设计中的重要性。通过固定大小的CNN特征图可视化，阐述了如何计算感受野大小并分析其增长速度，为理解深层神经网络的特征提取提供了深入见解。

Receptive field

  • 一般认为，人类的对外界的感知都是从局部到全局的，而对于图像来说，也是局部的像素在空间上的联系较为紧密（比如离得近的像素可能具有相同的颜色纹理），距离较远的像素相关性较弱。

  • 因而，每个神经元没有必要对全局进行感知，只需要对局部进行感知，然后在高层将这些局部信息组合起来，就得到了全局信息。

  • 所以说，局部感知野就是指卷积层的神经元只和上一层的feature map局部相联系。

The fixed-sized CNN feature map visualization

每个维度输出feature map的数量可以用下列公式计算：

——> the number of output features in each dimension:

title

Example

为了简化，下图假设CNN结构是对称的正方形。所以两个维度对于所有的变量都有相同的值，如果CNN结构或者输入图片不对称，可以分开计算feature map的属性。

1、一般可视化CNN feature map

卷积（kernel_size k=3x3，padding_size p=1x1, stride s=2x2）

title

  • 上图 5×5 input （蓝色）通过卷积，我们可以得到输

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感受野（Receptive Field）
yleave的博客
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  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...
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receptive field（感受野）
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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
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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...
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