为什么感受野越大,图像越小
时间: 2023-11-14 12:13:31 浏览: 43
感受野是神经网络中的一个概念,指的是每个神经元对输入图像的感受范围。在卷积神经网络中,每个卷积层的感受野大小是由卷积核大小和步长决定的,因此感受野会随着层数的增加而逐渐扩大。
而图像大小则是由输入图像和卷积核大小决定的。在卷积操作中,卷积核会在输入图像上进行滑动,并对不同位置的像素进行卷积计算,从而得到输出图像。如果输入图像的像素数量不变,而感受野增大,则每个神经元对应的输出图像像素数量会减小,导致输出图像的尺寸变小。
因此,当感受野越大时,神经元对输入图像的感受范围会增加,但由于每个神经元所对应的输出图像像素数量减小,因此输出图像的尺寸也会随之减小。这也是为什么在卷积神经网络中,随着层数的增加,输出图像的尺寸通常会逐渐减小的原因。
相关问题
vgg模型感受野的大小
VGG模型是一种深度卷积神经网络模型,它具有多个卷积层和池化层。在VGG模型中,感受野的大小是指输入图像中每个像素对应到卷积层输出特征图上的区域大小。
在VGG模型中,第一个卷积层的感受野大小为3x3,其后每个卷积层都采用3x3的卷积核,并使用步长为1和填充为1的方式进行卷积操作。在卷积层之后,VGG模型会使用最大池化操作来减小特征图的尺寸,池化操作的感受野大小为2x2。因此,每经过一次池化操作,特征图的尺寸会减小一半。
因此,在VGG模型中,随着卷积层数的增加,感受野的大小也会随之增加。例如,在经过5个卷积层和5个池化层之后,VGG模型的感受野大小为224x224,这意味着每个像素点的信息已经包含了输入图像中相邻224x224个像素点的信息。
空洞卷积感受野的大小
空洞卷积感受野的大小取决于卷积核的大小和空洞卷积率。对于正常的空洞卷积,感受野尺寸可以通过以下公式计算:感受野尺寸 = (空洞卷积率-1)(卷积核大小-1)+ 卷积核大小。而对于padding的空洞卷积,感受野尺寸可以通过以下公式计算:感受野尺寸 = 2(空洞卷积率-1)*(卷积核大小-1)+ 卷积核大小。\[1\]
需要注意的是,有时候人们会误解空洞卷积的感受野计算公式,将其视为单独空洞卷积形成的感受野。实际上,这个计算公式是针对普通卷积和不同空洞率的空洞卷积级联实现的感受野。对于单独空洞卷积形成的感受野大小,可以使用简单的计算方法。\[2\]
空洞卷积是为了解决图像语义分割问题中下采样导致的图像分辨率降低和信息丢失而提出的一种卷积思路。通过添加空洞来扩大感受野,使得在相同参数量和计算量下,卷积核可以拥有更大的感受野,从而无需下采样。具体来说,空洞卷积在普通卷积中间填充不参与卷积运算的空洞结构。对于特定的空洞率和卷积核大小,可以得到等效的卷积核大小和参与运算的点的分布。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [空洞卷积感受野大小计算](https://blog.csdn.net/weixin_42560055/article/details/83313839)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [空洞卷积感受野的正确计算方法](https://blog.csdn.net/IcdKnight/article/details/116330830)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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