理论学习:感受野

参考链接:

安全验证 - 知乎

一、感受野的概念

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。

二、举例说明

(1)若输入图像的尺寸大小是5*5,经过两次3*3的卷积核(其中stride=1,padding=0)后,其感受野大小为5*5,如下图所示:

(由卷积计算公式:N=(W-F+2P)/S+1,得到第一次卷积后的图像大小为3*3,第二次卷积后的图像大小为1*1)

(2)若输入图像的尺寸大小是7*7,经过三次3*3的卷积核(其中stride=1,padding=0)后,其感受野大小为7*7,如下图所示:

(由卷积计算公式:N=(W-F+2P)/S+1,得到第一次卷积后的图像大小为5*5,第二次卷积后的图像大小为3*3,第三次卷积后的图像大小为1*1)

也就是说,随着卷积核的增多(即网络的加深),感受野会越来越大。

相关推荐
Tipriest_3 小时前
torch训练出的模型的组成以及模型训练后的使用和分析办法
人工智能·深度学习·torch·utils
QuiteCoder3 小时前
深度学习的范式演进、架构前沿与通用人工智能之路
人工智能·深度学习
小小星球之旅3 小时前
CompletableFuture学习
java·开发语言·学习
盐焗西兰花4 小时前
鸿蒙学习实战之路-ArkTS循环渲染_ForEach使用指南
学习·华为·harmonyos
weixin_468466854 小时前
YOLOv13结合代码原理详细解析及模型安装与使用
人工智能·深度学习·yolo·计算机视觉·图像识别·目标识别·yolov13
巧克力味的桃子4 小时前
单链表 - 有序插入并输出学习笔记
笔记·学习
kylezhao20194 小时前
C# 语言基础(变量、数据类型、流程控制、面向对象编程)
开发语言·计算机视觉·c#·visionpro
坚持学习前端日记5 小时前
软件开发完整流程详解
学习·程序人生·职场和发展·创业创新
Wokoo75 小时前
开发者AI大模型学习与接入指南
java·人工智能·学习·架构
小猪佩奇TONY6 小时前
OpenCL 学习(3)---- OpenCL 第一个程序
学习