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。