感受野(Receptive Field)

感受野(​​Receptive Field​ ​)是卷积神经网络(CNN)中​​一个神经元在输入图像上能"看到"的区域范围​​。简单来说,它表示某个特征图中的像素点,对应原始输入图像中的多大区域。


​举个栗子🌰​

假设你有一个3×3的卷积核,第一层卷积输出的每个神经元,感受野就是3×3(直接覆盖输入图像的3×3区域)。

如果后续再叠加一个3×3卷积层,第二层神经元的感受野就会扩大到5×5(如下图所示)。

层级越深,感受野越大,网络能"理解"的图像范围越广。


​为什么感受野重要?​

  1. ​决定网络感知能力​
    • 小感受野适合捕捉局部细节(如纹理、边缘)。
    • 大感受野适合理解全局结构(如物体形状、上下文关系)。
  2. ​平衡细节与语义​
    浅层网络感受野小,关注局部特征;深层网络感受野大,提取抽象语义。
  3. ​任务适配​
    • 目标检测中,感受野需覆盖目标物体大小(如大物体需更大的感受野)。
    • 图像分割中,需同时保留局部细节和全局上下文。

​感受野计算公式​

对于第层卷积,感受野大小​ 与前一层的关系为:

其中, 是第 i 层的步长,初始输入的感受野

​示例计算​

假设网络结构如下:

  1. 输入图像 → 卷积层1(
  2. 卷积层1 → 卷积层2(
  3. 卷积层2 → 卷积层3(

    最终第三层的感受野为9×9。

​增大感受野的方法​

方法 原理 特点
​加深网络​ 堆叠更多卷积层 自然扩大,但增加计算量
​增大卷积核​ 直接使用更大的kernel(如5×5) 简单暴力,可能参数量大
​空洞卷积​ 在卷积核中插入空洞(dilation) 不增加参数,扩大感受野
​池化层​ 通过下采样(如最大池化)间接扩大 牺牲空间分辨率

​实际应用技巧​

  1. ​目标检测网络设计​:YOLO、Faster R-CNN 通过多尺度特征融合,兼顾不同感受野。
  2. ​语义分割优化​:使用空洞卷积(如DeepLab系列)保持高分辨率的同时扩大感受野。
  3. ​可视化工具​ :用代码库(如receptivefield)计算各层感受野。

​一句话总结​

感受野决定了神经网络"看得有多广",是平衡局部细节与全局语义的关键参数。

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