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本文翻译自A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Neural Networks(可能需要FQ才能访问),方便自己学习和参考.若有侵权,还请告知. 感受野(receptive field)可能是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNNs)中最重要的概念之一,值得我们关注和学习.当前流行的物体识别方法的架构大都围绕感受野的设计.但是,当前并没有关于CNN感受野计算和可视化的完整指南.本教程…

CNN感受野计算

无痛理解CNN中的感受野receptive field CNN中感受野的计算从直观上讲,感受野就是视觉感受区域的大小.在卷积神经网络中,感受野的定义是决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小感受野计算时有下面的几个情况需要说明: a)第一层卷积层的输出特征图像素的感受野的大小等于滤波器的大小: b)深层卷积层的感受野大小和它之前所有层的滤波器大小和步长有关系: c)计算感受野大小时,忽略了图像边缘的影响,即不考虑padding的大小. 至于如何计算感受野,我的建议是top to…

对CNN感受野一些理解

对CNN感受野一些理解感受野(receptive field)被称作是CNN中最重要的概念之一.为什么要研究感受野呐?主要是因为在学习SSD,Faster RCNN框架时,其中prior box和Anchor box的设计,一直搞不明白.当我理解了感受野才有点恍然大悟的感觉.快速看完这篇文章的前提是,要对CNN有个大致了解,feature map等术语要知道. 先看八股式定义,感受野:在卷积神经网络CNN中,决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小,被称作感受野receptive…

关于感受野 (Receptive field) 你该知道的事

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…

神经网络中的感受野(Receptive Field)

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…

(转载)CNN 模型所需的计算力（FLOPs）和参数（parameters）数量计算

FLOPS:注意全大写,是floating point operations per second的缩写,意指每秒浮点运算次数,理解为计算速度.是一个衡量硬件性能的指标. FLOPs:注意s小写,是floating point operations的缩写(s表复数),意指浮点运算数,理解为计算量.可以用来衡量算法/模型的复杂度. 网上打字很容易全小写,造成混淆,本问题针对模型,应指的是FLOPs. 以下答案不考虑activation function的运算. 卷积层: Ci=input chan…

CNN的发展

模型的建立过程: 1959年,Hubel & Wiesel发现动物视觉皮层中的细胞负责检测感受野(receptive fields)中的光线.论文:Receptive fields and functional architecture of monkey striate cortex(1968) 1980年,Kunihiko Fukushima提出新认知机(neocognitron),被认为是CNN的前身.论文:Neocognitron: A self-organizing neural ne…