receptive field block net for accurate and fast object detection

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。

receptive field

当从CV中看到Receptive Field这个术语时，可以将其翻译为“感受野”或“感受域”。Receptive Field是指在卷积神经网络中，输入图像上一个神经元感知的区域大小。换句话说，它是一个神经元对输入图像的局部感知范围。
Receptive Field的定义是输入图像中能够产生特征的区域大小。在卷积神经网络中，每个神经元的感受野由其在网络中的位置决定。较早的层的神经元感受野较小，只能感知输入图像的局部细节特征，而较深层的神经元感受野较大，可以感知更大范围的特征。通过理解和掌握Receptive Field的概念，可以帮助我们更好地理解卷积神经网络的工作原理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [感受野(Receptive Field)](https://blog.csdn.net/u010516952/article/details/108910565)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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