上面那段话中,为什么较低的分辨率有较大的感受野,适合检测较大目标,较高的分辨率有较小的感受野,适合检测较小目标
时间: 2024-04-09 15:31:26 浏览: 18
感受野(receptive field)是指在图像中感受器(神经元)能够接收到信息的局部区域大小。在卷积神经网络中,随着网络层数的增加,感受野也会逐渐增大。
当特征图的分辨率较低时,每个像素点对应的感受野较大。这是因为较低分辨率的特征图经过多次池化或下采样操作,导致原始输入图像中的一个像素在特征图上对应着较大的区域。因此,较低分辨率的特征图能够捕捉到图像中较大目标物体的信息,因为其感受野能够覆盖到较大的区域。
相反,当特征图的分辨率较高时,每个像素点对应的感受野较小。这是因为较高分辨率的特征图通常是通过卷积操作得到的,每个像素点只能接收到相对较小的局部信息。因此,较高分辨率的特征图更适合用于检测较小目标物体,因为其感受野更加细致,能够更好地捕捉到细节信息。
综上所述,较低分辨率的特征图适合检测较大目标,因为其感受野较大,能够覆盖到目标的较大区域;而较高分辨率的特征图适合检测较小目标,因为其感受野较小,能够更好地捕捉到目标的细节信息。
相关问题
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。
翻译:已有的工作表明,具有较大有效感受野的ViTs通常在大数据驱动下的下游视觉任务中比CNNs表现更好。
Translation: Existing work has shown that ViTs with larger effective receptive fields typically perform better than CNNs in downstream visual tasks driven by large-scale data.
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