CNN中的感受野

最新推荐文章于 2023-11-07 10:11:43 发布
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文章标签： CNN 感受野
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wodemimashi125/article/details/81562982
本文探讨了卷积神经网络（CNN）中的局部感受野（RF）概念。感受野是指在CNN处理过程中，feature map上的一个元素所对应的原始输入图像中的区域大小。通过举例和公式说明，解释了感受野如何受卷积核大小、池化操作以及空洞卷积的影响，并提供了增大感受野的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

CNN中有一个概念叫局部感受野（local receptive field），那什么是感受野呢？一般的CNN结构都是卷积-池化这样重复下去，比如下表：

layers

size

stride
input 100*100*1 ---
conv1 3*3 1
pool1 2*2 2
conv2 3*3 1
pool2 2*2
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陈非尘
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CNN感受野
@bangbang的博客
05-01 540
在卷积神经网络中，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，被称作感受野(receptive field)。通俗的解释是，输出feature map上的一个单元对应输入层上的区域大小。 例子 下图左侧是一个9x9x1的特征矩阵，首先将它通过一个卷积层Conv1,它的卷积大小为3x3，步距为2。根据公式卷积后的 ...
细说卷积神经网络（CNN）中所谓的“感受野”（Receptive Field）
NorthSmile的博客
09-08 1万+
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。
对CNN感受野一些理解
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       感受野（receptive field）被称作是CNN中最重要的概念之一。为什么要研究感受野呐？主要是因为在学习SSD，Faster RCNN框架时，其中prior box和Anchor box的设计，一直搞不明白。当我理解了感受野才有点恍然大悟的感觉。快速看完这篇文章的前提是，要对CNN有个大致了解，feature map等术语要知道。        先看八股式定义，感受野：在卷...
深度理解CNN中的感受野（大杀器）
Rolandxxx的博客
10-11 9340
感受野是理解深度卷积神经网络的大杀器，上图中的各向同性是指距离感受野中心相等的位置重要程度是一致的。从上图中可以发现激活值（上图的红色节点）的感受野中心的节点（上图绿色的节点的中间位置的节点）是对激活值起到最关键的影响（因为参与到激活值计算的次数最多，有37次）。
CNN中的感受野(Receptive Field)
weixin_43786241的博客
10-11 667
        感受野：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。
CNN中感受野Receptive Field的计算
随风秀舞（diyoosjtu）
05-17 883
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...
CNN中感受野大小的计算
xuefengxiaoyang的博客
07-06 1778
摘要： 在分析CNN网络时，通常会考虑到网络的感受野，感受野是指特征图上一个像素点代表原图的多大区域像素点，一般网络感受野越大，提取到的特征就更高维，网络性能也越好。其实CNN中的池化层，或者说下采样层就是为了提高网络的感受野，提高网络的感受野的代价就是会丢弃部分信息。空洞卷积就是为了解决这个问题而提出的，此处不作介绍，想了解的可以看看DeepLab系列论文，本文主要介绍感受野如何计算。 感受...
cnn中感受野的计算
hzhj的博客
04-09 961
    medium上的这篇文章A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Neural Networks是目前关于感受野计算最详细的文章，其翻译详见文章卷积神经网络中的感受野计算(译)和关于卷积神经网络(CNN)中的感受野，你知道多少？    感受野（receive field）是指当前feature map中的一个原子点P与输...
Receptive Field（感受野）
qq_21843433的博客
09-12 429
感受野       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。一个感受野可以用中心位置(center location)和大小(size)来表征。然而，对于一个CNN特征来说，感受野中的每个像素值（pixel）并不是同等重要。一个像素点越接近感受野中心，它对输出特征的计算所起作用越大。这意味着某一个特征不仅仅是受限在输入图片中某个特定的区域（感受野），并且呈指数级聚焦在区域的中心。具体的计算方式如下。 输出特征图
神经网络--感受野
AI_dataloads的博客
11-07 2654
在神经网络中，尤其是卷积神经网络（CNN）中，感受野（Receptive Field）是指特征图上的某个点能看到的输入图像的区域。换句话说，特征图上的一个点对应输入图上的一个区域，这个区域就是感受野。它反映的是神经网络中每个神经元（或特征图上的点）对输入图像中不同位置的感受范围。在典型的CNN结构中，FC层（全连接层）每个输出节点的值都依赖FC层所有的输入，而CONV层（卷积层）每个输出节点的值仅依赖CONV层输入的一个区域，这个区域之外的其他输入值都不会影响输出值，该区域就是感受野。
CNN计算感受野
Kun Wang's 博客
03-12 468
http://shawnleezx.github.io/blog/2017/02/11/calculating-receptive-field-of-cnn/ 1、只和三个部分有关：前一层的感受野、当前层kernel size、累计stride乘积(不包含当前层） 2、当前层的stride 步长只影响下一层。 ...
CNN中的感受野总结
腾跃而上，不过数仞而下的博客
12-07 638
最近面试问到了有关感受野的知识，所以总结 了一下： 参考链接：CNN中感受野的计算、深度学习中的感受野计算 定义：感受野就是网络中输出特征图对应输入图像的区域。简单地说，就是特征图里面的一个元素受输入图像多大区域像素的影响。 所以根据定义，如果我们只计算某两个连续层之间的感受野，则可以通过直接画图，看输入图像多大的范围对应特征图中的一个点来确定两者之间的感受野。 但是，如果网络比较深，那么...
【学习笔记】CNN感受野
qq_35872942的博客
11-21 266
在卷积神经网络中，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，被称作感受野（receptive field）。通俗的解释是，输出feature map上的一个单元对应输入层上的区域大小。 3个33大小的卷积等于1个77大小的卷积核 目的是为了节省计算的参数 CC表示输入通道数卷积核的个数 ...
CNN中感受野的定义概念
写写平时的技术与感想
11-12 4376
文章目录1. 人类视觉系统中的感受野2. CNN中感受野的定义3. 总结 1. 人类视觉系统中的感受野 从百科中理解到，就是一直盯着某个点看，如果保持你的眼球不转动的情况下，此时盯着的这个点是“清晰的”，但是，其他周围区域都是模糊的。 而只有转动眼球，才能连续不断的看到不同的区域。 从上述中，可以提取到关键信息： 总的视野大，可以看到的范围大。 只有中心的位置得到了关注。 除中心位置之外，其他都是模糊状态。 从上述例子中，我们可以了解深度卷积神经网络的感受野（receptive field） 2. C
卷积神经网络（CNN)感受野
ouyangfushu的博客
11-29 360
  参考： 1、http://www.cnblogs.com/objectDetect/p/5947169.html 2、https://blog.youkuaiyun.com/gzq0723/article/details/53138430  
感受野 CNN transformer
最新发布
03-24
### 感受野的概念及其在CNN和Transformer中的比较 #### 1. 感受野的定义 感受野（Receptive Field, RF）是指神经网络某一层某个节点能够感知到的输入数据范围。对于图像处理任务而言，感受野越大，则该层节点能获取...
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