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
Java后端的Ai之路1 小时前
【神经网络基础】-神经网络学习全过程(大白话版)
人工智能·深度学习·神经网络·学习
k***92163 小时前
【C++】继承和多态扩展学习
java·c++·学习
weixin_440730503 小时前
java结构语句学习
java·开发语言·学习
无名小猴4 小时前
TryHackMe——迎2025入门教程(一)
学习
NetDefend4 小时前
minimind-学习记录-环境的配置与跑通
学习
qq_375167984 小时前
No module named ‘mmcv._ext‘
人工智能·计算机视觉
xian_wwq5 小时前
【学习笔记】OSI安全架构体系
网络·笔记·学习
越努力越幸运5085 小时前
vue学习二:
javascript·vue.js·学习
Jake_的技能小屋5 小时前
端口号理解
学习
副露のmagic5 小时前
更弱智的算法学习 day13
学习·算法