receptive field block net for accurate and fast object detection
时间: 2023-04-18 19:01:25 浏览: 61
Receptive Field Block Net是一种用于准确和快速目标检测的网络。它通过引入可变大小的感受野块来增强特征提取,从而提高检测精度。此外,它还使用了多个分支和多个尺度的特征图来提高检测速度。这种网络在目标检测领域具有广泛的应用前景。
相关问题
receptive field block
感受野块(Receptive Field Block)是一种用于图像分类和目标检测的卷积神经网络模块。它通过组合不同大小的卷积核来增加感受野,从而提高模型的性能。感受野块还可以减少模型的参数数量,提高计算效率。
深度学习中的 receptive field size
在深度学习中,感受野(receptive field)是指神经网络中每个神经元接收输入数据的区域大小。具体来说,对于每个神经元,其感受野表示为输入数据中对应的区域大小。
感受野的大小取决于神经网络的结构和参数设置。在卷积神经网络(CNN)中,每个卷积层的神经元只与前一层的一部分神经元相连,因此感受野是局部的。随着网络的层级增加,每个神经元接收的区域也随之扩大。
在CNN中,感受野的大小通常由卷积核(filter/kernel)的尺寸和步幅(stride)决定。卷积核的尺寸决定了每一层中神经元接收输入数据的局部区域大小,而步幅决定了卷积操作在输入数据上的滑动距离。通过多层卷积操作,感受野会逐渐增大。
感受野的大小对于神经网络的性能和功能具有重要影响。较小的感受野可以捕捉到细节信息,而较大的感受野可以捕捉到更广阔的语境信息。因此,在设计神经网络时,需要根据任务的要求和输入数据的特点来选择合适的感受野大小。