深度理解CNN中的感受野（大杀器）
一、CNN中的感受野的定义和性质： 理解深度卷积神经网络的大杀器，上图中的各向同性是指距离感受野中心相等的位置重要程度是一致的 二、哪些操作能够改变感受野大小？ 残差连接改变感受野的原因是通过跨层连接将特征图进行element-wise的加和，很显然这样将两种特征图进行耦合的操作会改变感受野的大...
卷积神经网络物体检测之感受野大小计算
学习RCNN系列论文时， 出现了感受野(receptive field)的名词， 感受野的尺寸大小是如何计算的，在网上没有搜到特别详细的介绍， 为了加深印象，记录下自己对这一感念的理解，希望对理解基于CNN的物体检测过程有所帮助。 1 感受野的概念 在卷积神经网络中，感受野的定义是 卷积神经网络每一...
卷积神经网络物体检测之感受野大小计算
学习RCNN系列论文时， 出现了感受野(receptive field)的名词， 感受野的尺寸大小是如何计算的，在网上没有搜到特别详细的介绍， 为了加深印象，记录下自己对这一感念的理解，希望对理解基于CNN的物体检测过程有所帮助。 1 感受野的概念 在卷积神经网络中，感受野的定义是 卷积神经网络每一...
卷积神经网络物体检测之感受野大小计算
近期再看RCNN等经典文章，又看到了“感受野”的概念。再正向传播中我们可以很方便地由前一个feature map通过卷积核，来计算下一个feature map的大小，但是很少去思考：感受野的尺寸（相当于卷积和大小）大小是如何计算的。 首先给两个博客，写的很经典。 博客1 博客2 在RCNN...
CNN 感受野大小计算
转自 http://www.cnblogs.com/objectDetect/p/5947169.html 1 感受野的概念 在卷积神经网络中，感受野的定义是 卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。 RCNN论文中有一段描述，Alexnet...
卷积网络之感受野
转载 http://www.cnblogs.com/objectDetect/p/5947169.html 1 感受野的概念 从直观上讲，感受野就是视觉感受区域的大小。在卷积神经网络中，感受野的定义是 卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。 ...
卷积神经网络物体检测之感受野大小计算
转自：https://www.cnblogs.com/objectDetect/p/5947169.html学习RCNN系列论文时，出现了感受野(receptivefield)的名词，感受野的尺寸大小是如何计算的，在网上没有搜到特别详细的介绍，为了加深印象，记录下自己对这一感念的理解，希望对理解基于...