CNN-感受野
CNN中感受野的計算：http://blog.csdn.net/kuaitoukid/article/details/46829355（好像有錯誤）http://blog.csdn.net/greenapple_shan/article/details/50782829（好像有錯誤）
感受野的概念：http://blog.csdn.net/baidu_32173921/article/details/70049186
深度學習-感受野：http://blog.csdn.net/gzq0723/article/details/53138430
深度學習中的感受野計算：http://blog.csdn.net/skying_li/article/details/70158924
深度學習筆記五-卷積神經網絡CNN(基本理論)：http://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/53463525
維基百科：https://en.wikipedia.org/wiki/Receptive_field
CNN-感受野
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你知道如何計算CNN感受野嗎？這裡有一份詳細指南
作者： 葉 虎 編輯：趙一帆前 言本文翻譯自A guide to receptive
CNN中感受野大小的計算
將輸入圖片記為第0層，其後的卷積層和池化層對RF（receptive field）有影響，且只有kernel size和stride有影響，RF計算公式為 其中RFn為當前層的感受野大小，RFn-1為上一層感受野大小，kernelsize為當前層卷積核
CNN中感受野的計算
感受野（receptive field）是怎樣一個東西呢，從CNN視覺化的角度來講，就是輸出featuremap某個節點的響應對應的輸入影象的區域就是感受野。 比如我們第一層是一個3*3的卷積核，那麼我們經過這個卷積核得到的featuremap中的每個節點都源自這個3*
關於CNN中感受野的理解和計算方法
1.感受野的理解 CNN中的感受野是CNN中的一個很重要的概念，關於其解釋網上有許多版本，如 The receptive field is defined as the region in the input space that a particular CNN’s fea
深度學習筆記（九）感受野計算
lds 時有 輸入 計算 ret name %d have imsi 1 感受野的概念 在卷積神經網絡中，感受野的定義是 卷積神經網絡每一層輸出的特征圖（feature map）上的像素點在原始圖像上映射的區域大小。一般感受野大小是目標大小的兩倍左右最合適！
PSPnet：Pyramid Scene Parsing Network——作者認為現有模型由於沒有引入足夠的上下文信息及不同感受野下的全局信息而存在分割出現錯誤的情景，於是，提出了使用global-scence-level的信息的pspnet
沒有 學習 text cti sce 足夠 tail 錯誤 實驗 from：https://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/56678560 2017年02月23日 19:28:25 閱讀數：6094 首先聲明，文末彩
卷積網路之感受野
轉載 http://www.cnblogs.com/objectDetect/p/5947169.html 1 感受野的概念 從直觀上講，感受野就是視覺感受區域的大小。在卷積神經網路中，感受野的定義是 卷積神經網路每一層輸出的特徵圖（featur
關於dilated convolution(空洞卷積)感受野的計算
關於感受野的定義請參考：https://www.jianshu.com/p/2b968e7a1715 定義：感受野用來表示網路內部的不同神經元對原影象的感受範圍的大小，或者說，convNets(cnn)每一層輸出的特徵圖(feature map)上的畫素點在原始影象上對映的區域大小。
一文徹底搞懂卷積神經網路的“感受野”，看不懂你來找我！
一、什麼是“感受野” 1.1 感受野的概念 “感受野”的概念來源於生物神經科學，比如當我們的“感受器”，比如我們的手受到刺激之後，會將刺激傳輸至中樞神經，但是並不是一個神經元就能夠接受整個面板的刺激，因為面板面積大，一個神經元可想而知肯定接受不完，而且我們同
感受野的計算方式
RF(當前層) = RF（前一層） + (kernel_size（當前層） - 1) x feature_stride（之前所有層的的stride相乘的加和，不包括當前層） 如果有dilated conv的話，計算公式為： RF(當前層) = RF（前一層） + (kernel_size（當
基礎知識1——感受野
參考 ： https://zhuanlan.zhihu.com/p/26663577 https://blog.csdn.net/u010725283/article/details/78593410 論文：A guide to receptive field arithmetic
感受野 深度理解
知乎是個好東西，深入理解一些理念，靠部落格是不行的。 感受野計算和理解的內容參考自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/44106492 / https://zhuanlan.zhihu.com/p/40267131 後兩個卷積的內容參考自：&n
卷積神經網路中感受野的理解和計算
什麼是感受野 “感受野”的概念來源於生物神經科學，比如當我們的“感受器”，比如我們的手受到刺激之後，會將刺激傳輸至中樞神經，但是並不是一個神經元就能夠接受整個面板的刺激，因為面板面積大，一個神經元可想而知肯定接受不完，而且我們同時可以感受到身上面板在不同的地方，如手、腳，的不同的刺激，如
“感受野”的直觀理解
感受野 定義 公式 定義 衡量某一層的特徵圖中某個畫素點對應到原始輸入的響應的大小區域； （另外一種定義） 卷積神經網路每一層的輸出特徵圖上的畫素點在原始影象上對映的區域大小 【直觀理解】就是當前的每個畫素點對應於原來圖片的區域
深度學習：卷積神經網路物體檢測之感受野大小計算
1 感受野的概念 在卷積神經網路中，感受野的定義是 卷積神經網路每一層輸出的特徵圖（feature map）上的畫素點在原始影象上對映的區域大小。 RCNN論文中有一段描述，Alexnet網路pool5輸出的特徵圖上的畫
關於感受野的總結
感受野是卷積神經網路裡面最重要的概念之一，為了更好地理解卷積神經網路結構，甚至自己設計卷積神經網路，對於感受野的理解必不可少。 一、定義 感受野被定義為卷積神經網路特徵所能看到輸入影象的區域，換句話說特徵輸出受感受野區域內的畫素點的影響。 比如下圖（該圖為了方便，將
(轉載)感受野和座標對映的計算，以及卷積層跟全連線層的區別
轉自：http://blog.cvmarcher.com/posts/2015/05/17/cnn-trick/ 這篇文章主要講一下Convolutional Neural Network(CNN)裡面的一些概念以及技巧。 Receptive Field (感
深度學習中的感受野計算
概念： 感受野（receive field）是指當前feature map中的一個原子點P與輸入層中多少個原子個數相關的問題，假設輸入層相關的點為(RF*RF)個（假設長寬兩個方向上做同樣尺度的操作），即輸入層中RF*RF個原子值的變化會影響當前feature ma
深度學習——感受野
最近在組會講解框架時，在感受野這個小知識點，大家開始產生歧義，今天我就簡單的給大家講解下這個小知識點，也給初學者帶來一個對Receptive Field嶄新的認識，如果對只是有深入瞭解的你，就可以直接跳過O(∩_∩)O~~！ 現在開始進入正題！！！ 以前我的