目录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为什么要增大感受野 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
feature map: 首先，介绍下什么是CNN的feature map，我觉得叫特征映射最合适，如图为AlexNet的结构图，输入的是一个224*224*3的RGB图像，通过卷积层和池化层进行特征提取，后面的图层在全连接层之前都是3维的图层，并且是多层的2维图，例如feature map1的维度为55*55*96，即96个55*55的二维图，每一个２维图对应一个卷积核滤波操作后得到的特征映射，
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2024-05-13 23:31:39
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CNN中感受野的计算CNN中感受野的计算CNN中感受野的计算
原创
2021-08-02 13:45:24
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在卷积神经网络中，感受野是一个非常重要的概念，今天，我们具体来看一下感受野的相关概念以及如何计算感受野。感受野让我们快速回顾一下如何计算感受野的大小。为了更好地理解感受野，我们可能希望以不同的方式可视化卷积步骤。在右边，我们查看输出神经元，也就是新的fe...
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2019-12-07 13:01:16
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感受野一 定义感受野（receptive filed）原指听觉、视觉等神经
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2021-09-01 16:02:51
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感受野定义： 感受野（Receptive Field）的定义：卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点映射回输入图像上的区域大小。通俗点的解释是，特征图上一点，相对于原图的大小，也是卷积神经网络特征所能看到输入图像的区域。 感受野的作用： 1、小尺寸的卷积代替大尺寸的卷积， ...
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2021-09-23 19:31:00
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在神经网络中，感受野的定义是：卷积神经网络的每一层输出的特征图（Feature map）上的像素点在原图像上映射的区域大小。
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2019-11-18 01:18:00
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感受野： 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。 2. 感受野的例子 三层33卷积核操作之后的感受野是77，其中卷积核的步长为1，padding为0，如图2所示：经过三次卷积，卷积得到特征图从左到右为第一层、第二
感受野是我们设计CNN模型时特别重要的一个指标，本文详细介绍了感受野的概念以及计算方法，并提供了一个通用的代码方便计算每层的感受野大小
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2023-10-18 11:55:07
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如下图所示的原始图像，经过kernel_size=3, stride=2的Conv1，kernel_size=2, stride=1的Conv2后，输出特征图大小为2×2，
原创
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2023-12-21 14:19:37
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首先我们放出tf2.0关于tf.keras.layers.Conv2D()函数的官方文档，然后逐一对每个参数的含义和用法进行解释：tf.keras.layers.Conv2D(
filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None,
dilation_rate=(1, 1), activati
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2024-04-11 23:34:35
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在视觉通路上，视网膜上的光感受器(杆体细胞和锥体细胞)通过接受光并将它转换为输出神经信号而来影响许多神经节细胞、外膝状体细胞以及视觉皮层中的神经细胞．反过来，任何一种神经细胞(除起支持和营养作用的神经胶质细胞外)的输出都依赖于视网膜上的许多光感受器．我们称直接或间接影响某一特定神经细胞的光感受器细胞的全体为该特定神经细胞的感受野(
原创
2014-01-13 19:00:00
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学习RCNN系列论文时， 出现了感受野(receptive field)的名词， 感受野的尺寸大小是如何计算的，在网上没有搜到特别详细的介绍， 为了加深印象，记录下自己对这一感念的理解，希望对理解基于CNN的物体检测过程有所帮助。1 感受野的概念 在卷积神...
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2021-08-30 14:59:28
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最近在组会讲解框架时，在感受野这个小知识点，大家开始产生歧义，今天我就简单的给大家讲解下这个小知识点，也给初
原创
2022-07-22 10:41:07
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最近在组会讲解框架时，在感受野这个小知识点，大家开始产生歧义，今天我就简单的给大家讲解下这个小知识点，也给初
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2022-07-22 10:25:44
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for basic discriminator of GANs判别器用于感知生成器产生的合成图片和ground-truth的差异，并旨在实现区分出fake or real；同时，判别器的输出也是经过一系列的conv后得到的一个标量值，一般使这个值激活在0~1之间；但是，这样的结果存在着一些问题： 1.输出的结果显然是一个整体图片的加权值，无法体现局部图像的特征，对于精度要求高的的图像迁移等任务比
e field）是指当前feature map中的一个原子点P与输入层中多少个原子个数相关的问题，假设输入层相关的点为(RF*RF)个（假...
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2023-02-06 16:58:17
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恢复内容开始 ———————————————————————————————————————————————————————————————————— VGG网络是在2014年由牛津大学Visul Geometry Group研究小组提出，斩获概念ImageNet竞赛Localization Tas ...
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2021-07-14 16:31:00
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知乎是个好东西，深入理解一些理念，靠博客是不行的。感受野计算和理解的内容参考自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/44106492 / https://zhuanlan.zhihu.com/p/40267131后两个卷积的内容参考自： https://www.zhihu.com/question/54149221目录一、卷积后特征图维度的公式二
以3*3*1的卷积核为例，看感受野随着神经元层数加深的变化规律：结束！
原创
2022-12-02 10:04:39
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