感受野的概念对于理解和评价深度CNN的工作非常重要。 由于在单元的接收场之外的输入图像中的任何地方都不影响该单元的值,因此有必要仔细地控制感受野,以确保其覆盖整个相关图像区域。在许多任务中,特别是在语义图像分割、立体视觉和光流估计等密集预测任务中,对输入图像中的每个像素进行预测时,每个输出像素都必须有一个大...
感受野在指数级增长:空洞率又2变4,视野也由7变为了15。 重要的是,尽管感受野在指数级地增长(从 3×3 到 7×7 再到 15×15),但每一层与之相关的参数数量是恒定的。这是因为空洞卷积只是通过在卷积核的元素之间插入零来增加感受野,而不是增加卷积核的实际大小...
我们用分别kn,sn,rn表示第n层的kernel_size,stride,receptive_field,通过对n-1层输出特征图的kn×kn个感受野为rn−1的特征单元卷积得到的n层输出特征单元最大的感受野为rn−1×kn,但在对n-1层输入特征图进行卷积时,经常会由于sn−1小于kn−1而存在重叠,因此要减去个重叠部分(kn=2存在一个重叠部分,kn...
[名词解释] 感受野 相关知识点: 试题来源: 解析 把有效地影响某一感觉细胞兴奋性的外周部位,称为该神经元的感受野。如果把微电极插在视觉中枢的某个神经元上,记录其电活动,凡能引起其电活动显著变化的视野范围,就是该视觉神经元的感受野。反馈 收藏
感受野(Receptive Field),指的是神经网络中神经元“看到的”输入区域,在卷积神经网络中,feature map上某个元素的计算受输入图像上某个区域的影响,这个区域即该元素的感受野。 卷积神经网络中,越深层的神经元看到的输入区域越大,如下图所示,kernel size 均为3×3,stride...
在CNN中,感受野的概念: • 卷积神经网络(CNN)中,每一层输出的特征图上,每个像素点在原始图像上映射(对应)的区域大小。 • 原始图像是CNN的输入图像,是经过预处理(如缩放、扭曲、裁切等操作)后的图像。 概念往往是很严谨的,但是,也是非常抽象的。
在卷积神经网络中,感受野是卷积神经网络每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上映射的区域大小。神经元感受野之外的图像内容并不会对该神经元的值产生影响,所以必须确保这个神经元的感受野覆盖所有相关的图像区域。在应用工程中,通过调节网络的深度,卷积的kernel size等参数控制网络的感受野大小 。感受野的概念尤为重要...
1. 感受野的概念 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。 图1:用图形理解感受野概念
首先看一下感受野的定义,感受野是指在输入特征图上影响某一个特定的特征层上某一个具体的特征的区域。一个特征的感受野可以用其中心位置和尺寸来描述。如下图1所示, 在feature 2上圆圈圈出的特征,对应到feature 1上是一块3x3的区域影响此特征,所以feature 2 layer的感受野大小是3。