感受野的计算公式怎么理解
时间: 2023-07-14 11:12:53 浏览: 72
感受野(receptive field)是指神经网络中某一层中一个输出单元对应于输入图像中的区域大小。感受野的计算公式可以用来估计每个输出单元对输入图像的响应范围。
感受野的计算公式如下:
R_i = R_{i-1} \times k_i + (k_i - 1) \times (R_{i-1} - 1)
其中,R_i表示第i层的感受野大小,k_i表示第i层的卷积核大小。
这个公式可以理解为,第i层的每个输出单元对应于第i-1层的一个区域,这个区域大小为上一层的感受野大小乘以卷积核大小。同时,由于卷积操作是有重叠的,所以要减去卷积核大小减1的大小,这样才能计算出第i层输出单元对应的输入图像区域大小。
感受野的计算可以帮助我们理解神经网络中各层特征图的响应范围,从而更好地设计和优化网络结构。
相关问题
darknet53感受野计算
Darknet53是一个卷积神经网络模型,其感受野计算是指在输入图像中的一个像素点位置上,卷积核所能感受到的输入图像中像素点的范围。在Darknet53中,感受野的计算是通过网络层的堆叠实现的,每一层都会对输入图像进行一定程度的降采样(比如使用池化操作或卷积操作),从而导致其对输入图像的感受野增大。具体来说,Darknet53的感受野计算公式可以表示为:
r_n = r_{n-1} + (k_n - 1) * s_{n-1}
其中,r_n表示第n层的感受野大小,r_{n-1}表示第n-1层的感受野大小,k_n表示第n层卷积核的大小,s_{n-1}表示第n-1层的步长大小。
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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