为什么感受野越大,图像越小
时间: 2023-11-14 10:13:31 浏览: 40
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
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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感受野的大小对目标检测的影响
感受野是卷积神经网络中一个重要的概念,它表示每个神经元接收输入数据的区域大小。感受野的大小对目标检测有着重要的影响。
较小的感受野可以捕获图像中的细节信息,但是由于只考虑了局部信息,可能会错过全局信息,从而导致物体检测的不准确性。另一方面,较大的感受野可以获取更广泛的上下文信息,但是可能损失一些细节信息。
因此,在目标检测中,通常使用多个不同大小的感受野来融合不同尺度的特征信息,以提高检测准确率。同时,也会考虑到感受野的大小与物体尺寸的关系,选择相应的感受野大小来处理不同大小的物体。