關於感受野的定義請參考：https://www.jianshu.com/p/2b968e7a1715

• 定義：感受野用來表示網路內部的不同神經元對原影象的感受範圍的大小，或者說，convNets(cnn)每一層輸出的特徵圖(feature map)上的畫素點在原始影象上對映的區域大小。

計算公式:

      從前往後： F後 = （F前 - 1） + k    (F代表感受野的大小，  k代表kernel大小)

      從後往前： F前 = （F後 - 1） + k    (F代表感受野的大小，  k代表kernel大小)

感受野的計算，從前往後，和從後往前，結果都是一樣的。 這裡給大家展示：

       從前往後：  

                     總共有三層：1,2,3,

                              第一層的感受野為1，

                              第二層的感受野為（1 - 1） + 3 = 3

                              第三層的感受野為（3 - 1） + 3 = 5

       從後往前：  

                     從後往前計算，比較麻煩，這裡值計算最後一層，

                               第三層的當前感受野為3，

                               在第二層的感受野為（3 - 1） + 3 = 5   為第三層的感受野

dilated convolution 感受野的計算：

1~8層，  空洞的大小為{1,1,2,4,8,16,1,1}

論文中提出的是從前往後計算，解釋前四個，

1層   3

2層 （3 - 1） + 3 = 5

3層 （5 - 1） + （2×2 + 1）= 9    紅色代表空洞  換線部分達標計算空洞卷積核的大小

4層 （9 - 1） + （4*2 + 1）= 17

。。。。。。。

我自己手動算了從後往前的計算：

  需要先計算出最後一層，再計算倒數第二層：

  計算最後一層：

得到最後一層為67，前面的數字代表層的感受野，區域性的

倒數第二層的感受野：

  公式  F後 =  (F前 - 1) + K  此時K代表前一層層的空洞卷積的大小   

    F前 = F後 - 1 + 1 

  因此  倒數第二層的感受野為：67 - 1 + 1 = 67

倒數第三層的感受野：

     67 -  3 + 1 = 65

倒數第四層的感受野：

    65 - (16*2 + 1) + 1 = 33

。。。。。

完畢，錯誤的地方 還請指正！！！

僅供參考.