在深度学习论文里，经常会看到感受野(receptivefields)，根据自己看到的和网上资料稍微整理总结一下。感受野的定义感受野是卷积神经网络(CNN)每一层输出的特征图(featuremap)上的像素点在原始输入图像上映射的区域大小[1]。感受野的计算感受野...
感受野的值越大表示其能接触到的原始图像(指输入特征图)范围就越大，也意味着它可能蕴含更为全局，语义层次更高的特征；相反，值越小则表示其所包含的特征越趋向局部和细节。因此感受野的值可以用来大致判断每一层的抽象层次.1.5.3感受野的计算
感受野的可视化为了更进一步了解感受野，我们尝试将感受野可视化出来。下面的代码是证明了作者论文中感受野的参数和有效感受野参数。这里只是以第一个part为例分析。代码：
关于感受野的计算，论文ObjectDetectorsEmergeinDeepSceneCNNs给出了一种测量empiricalsizes的方法，实验结果表明实际的感受野要小于理论上的计算…
感受野中心感受野中心的计算也是个递推公式。在上一节中计算得\(j_l=\prod_{i=1}^{l}s_{i}\)，表示featuremap\(Layer\l\)上前进1个元素相当于在输入图像上前进的像素数目，如果将featuremap上元素与感受野中心对齐，则\(j_l\)为感受野中心之间的像素距离。
有效感受野在这篇论文中：UnderstandingtheEffectiveReceptiveFieldinDeepConvolutionalNeuralNetworks，作者尝试从输出映射的中心像素向网络反向传播一个梯度，并将所有其他梯度设置为零。然后，我们检查应用于输入层的梯度。实验表明，梯度的...
我们可以用这篇文章来理解一下空洞卷积在分割中的作用。本文目录：奇怪，为什么空洞卷积的感受野偏大？那是因为空洞卷积串行组团起来后，感受野变大很多。论文对膨胀卷积构成的卷积模块的描述。在不降低特征图分辨率的情况下，指数级的实现感受也增长。
所以，感受野是个相对概念，某层featuremap上的元素看到前面不同层上的区域范围是不同的，通常在不特殊指定的情况下，感受野指的是看到输入图像上的区域。为了具体计算感受野，这里借鉴视觉系统中的概念，receptive\field=center+surround...
从以往的图像修复论文中，我们了解到感受野野对图像修复的重要性。对于3×3内核，我们可以调整膨胀率来控制它的感受野。如果扩张率为1，我们的感受野为3×3。如果膨胀率是2，通过跳过一个相邻像素，我们有一个5×5感受野，以此类推。
感受野的大小和尺寸会随着刺激图形的某些特性而改变。感受野（空间总和野）的大小还受到刺激图形对比度【271[281和皮层适应程度的影响【291。在初级视觉皮层中神经元感受野的尺寸主要取决于刺激的对比度。
学习RCNN系列论文时,出现了感受野(receptivefield)的名词,感受野的尺寸大小是如何计算的,在网上没有搜到特别详细的介绍,为了加深印象,记录下自己对这一感念的理解,希望对理解基...
内容提示:WESTCHINAMEDICALJOURNAL2008,V01.23,No.3例51—1356/R[文章编号】1002—0179(2008)03一0640一02[中图分类号]R339.14+6感受野研...
标准CNN中每层神经元的感受野是相同的。但是在神经科学界众所周知的是:视觉皮层神经元的感受野(RFs)大小受到刺激的调节,这在构建CNN时很少被考虑。作者提出一个...
WESTCHINAMEDICALJOURNAL2008,V01.23,No.3例51—1356/R[文章编号】1002—0179(2008)03一0640一02[中图分类号]R339.14+6感受野研究的现状和进展李奕萍,赵丹丹...
分享于2015-12-1012:29:10.0基于视觉感受野的自适应背景抑制方法-论文文档格式:.pdf文档页数:9页文档大小:2.23M文档热度:文档分类:幼儿/小学教育--...
1.阅读论文:UnderstandingtheEffectiveReceptiveFieldinDeepConvolutionalNeuralNetworks理解感受野定义:receptivefield,orfieldofview(感受野)Aunitinconvolu...
1.阅读论文:UnderstandingtheEffectiveReceptiveFieldinDeepConvolutionalNeuralNetworks理解感受野定义:receptivefield,orfieldofview(感受...
基于视通路多感受野朝向性关联的轮廓检测方法中国生物医学工程学报2017年01期期刊基于非经典感受野机制的图像认知计算模型中国博士学位论文全文数据库2012年博士论文...
2.局部感受野可以提取到局部特征。A.卷积网络1.局部感受野提取局部的初级视觉特征(边缘,端点,角落),可以组合不同初级特征构成高级特征。2.权值共享因为...