1. 阅读论文:Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 理解感受野 定义:receptive field, or field of view (感受野) A unit in convolutional networks only depends on a region of the input. This region in the input is the recepti…

在机器视觉领域的深度神经网络中有一个概念叫做感受野,用来表示网络内部的不同位置的神经元对原图像的感受范围的大小.神经元之所以无法对原始图像的所有信息进行感知,是因为在这些网络结构中普遍使用卷积层和pooling层,在层与层之间均为局部相连(通过sliding filter).神经元感受野的值越大表示其能接触到的原始图像范围就越大,也意味着他可能蕴含更为全局.语义层次更高的特征:而值越小则表示其所包含的特征越趋向于局部和细节.因此感受野的值可以大致用来判断每一层的抽象层次. 那么这个感受野要如何计…

Receptive field 可中译为“感受野”,是卷积神经网络中非常重要的概念之一. 我个人最早看到这个词的描述是在 2012 年 Krizhevsky 的 paper 中就有提到过,当时是各种不明白的,事实上各种网络教学课程也都并没有仔细的讲清楚“感受野”是怎么一回事,有什么用等等.直到我某天看了 UiO 的博士生 Dang Ha The Hien写了一篇非常流传甚广的博文:A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Ne…

在深度学习的算法学习中,都会提到 channels 这个概念.在一般的深度学习框架的 conv2d 中,如 tensorflow .mxnet ,channels 都是必填的一个参数. channels 该如何理解?先看一看不同框架中的解释文档. 首先,是tensorflow中给出的,对于输入样本中 channels 的含义.一般的RGB图片,channels 数量是 3 (红.绿.蓝):而monochrome图片,channels 数量是 1 . channels :——tensorflow…

1 TensorFlow中用到padding的地方 在TensorFlow中用到padding的地方主要有tf.nn.conv2d(),tf.nn.max_pool(),tf.nn.avg_pool()等,用法如下: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None,name=None) #来进行(二维数据)卷积操作 tf.nn.max_pool_with_argmax(input, ksize, stride…

Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 理解深度卷积神经网络中的有效感受野 Abstract摘要 We study characteristics of receptive fields of units in deep convolutional networks. The receptive field size is a crucial issue in many vis…

转载地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574 一.前言 CNN作为一个著名的深度学习领域的“黑盒”模型,已经在计算机视觉的诸多领域取得了极大的成功,但是,至今没有人能够“打开”这个“黑盒”,从数学原理上予以解释.这对理论研究者,尤其是数学家来说当然是不可接受的,但换一个角度来说,我们终于创造出了无法完全解释的事物,这也未尝不是一种进步了! 当然,虽然无法完全“打开”这个“黑盒”,但是仍然出现了很多探索这个“黑盒”的尝试工作.其中一个工作就是今天我们讨论的重…

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574 一.前言 CNN作为一个著名的深度学习领域的“黑盒”模型,已经在计算机视觉的诸多领域取得了极大的成功,但是,至今没有人能够“打开”这个“黑盒”,从数学原理上予以解释.这对理论研究者,尤其是数学家来说当然是不可接受的,但换一个角度来说,我们终于创造出了无法完全解释的事物,这也未尝不是一种进步了! 当然,虽然无法完全“打开”这个“黑盒”,但是仍然出现了很多探索这个“黑盒”的尝试工作.其中一个工作就是今天我们讨论的重…

Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection 作者:Songtao Liu, Di Huang*, and Yunhong Wang Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing Beihang University, Beijing 100191, China fliusongtao, dhuang, yhwangg@bu…

本文摘自看完还不懂卷积神经网络“感受野”?那你来找我 作者:程序_小白链接:https://www.jianshu.com/p/9305d31962d8 一.到底什么是“感受野”(接受野Receptive Field) 感受野是一个神经元对原始图像的连接 通常说:第几层对输入数据(即原始图像)的感受野 二.图解说明 为了更好地说明整个卷积神经网络的工作过程,下面以一个例子说明,原始图像的大小为10x10,一共设计了5个网络层,前面4个是卷积层,卷积核的大小为3x3,最后一个是池化层,大小为2x2…