“感受野”的直觀理解
感受野
- 定義
- 公式
定義
衡量某一層的特徵圖中某個畫素點對應到原始輸入的響應的大小區域;
(另外一種定義)
卷積神經網路每一層的輸出特徵圖上的畫素點在原始影象上對映的區域大小
【直觀理解】就是當前的每個畫素點對應於原來圖片的區域
這裡的第三層中的1個畫素點對於原來圖片中的11*11的畫素陣列大小
公式
根據
可推算出公式為:
以上公式可以計算出上一層的圖片大小,再逐層計算可得原先的圖片大小
【參考】
https://www.jianshu.com/p/2b968e7a1715
相關推薦
感受野 深度理解
知乎是個好東西,深入理解一些理念,靠部落格是不行的。 感受野計算和理解的內容參考自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/44106492 / https://zhuanlan.zhihu.com/p/40267131 後兩個卷積的內容參考自:&n
卷積神經網路中感受野的理解和計算
什麼是感受野 “感受野”的概念來源於生物神經科學,比如當我們的“感受器”,比如我們的手受到刺激之後,會將刺激傳輸至中樞神經,但是並不是一個神經元就能夠接受整個面板的刺激,因為面板面積大,一個神經元可想而知肯定接受不完,而且我們同時可以感受到身上面板在不同的地方,如手、腳,的不同的刺激,如
關於CNN中感受野的理解和計算方法
1.感受野的理解 CNN中的感受野是CNN中的一個很重要的概念,關於其解釋網上有許多版本,如 The receptive field is defined as the region in the input space that a particular CNN’s fea
“感受野”的直觀理解
感受野 定義 公式 定義 衡量某一層的特徵圖中某個畫素點對應到原始輸入的響應的大小區域; (另外一種定義) 卷積神經網路每一層的輸出特徵圖上的畫素點在原始影象上對映的區域大小 【直觀理解】就是當前的每個畫素點對應於原來圖片的區域
一張圖理解卷積神經網路卷積層和感受野
區域性關聯:每個畫素點和她周邊的點廣聯大(影象連續) 形象地說,左邊是32*32*3的影象,我們讓五個小朋友分別看,右邊的12345小盆友分別關注影象的顏色,輪廓,紋理等等資訊。 五個小朋友對應五個神經元,也叫filter,每個小盆友視野有限,每次只看一小塊,慢慢滑動直
deeplabcv2 的 Atrous Convolution(帶孔卷機核),感受野,及tensorflow實現crf的一點理解。
首先是因為做影象分割,所以使用deeplab。思想基本和fcn一樣。先卷機提取特徵,然後闊尺寸至原影象大小。 普通fcn先把影象padding至很大(據說是邊緣補100個0),然後一層層下來,pool (stride=2)或者是卷機( stride=2)5次,影象縮小了32
深度學習筆記(九)感受野計算
lds 時有 輸入 計算 ret name %d have imsi 1 感受野的概念 在卷積神經網絡中,感受野的定義是 卷積神經網絡每一層輸出的特征圖(feature map)上的像素點在原始圖像上映射的區域大小。一般感受野大小是目標大小的兩倍左右最合適!
神經網路(三) 反向傳播直觀理解
oid 得到 文本分類 默認 img 自己 src 模型 com 這是典型的三層神經網絡的基本構成,Layer L1是輸入層,Layer L2是隱含層,Layer L3是隱含層,我們現在手裏有一堆數據{x1,x2,x3,...,xn},輸出也是一堆數據{y1,y2,y3,.
CNN-感受野
gre style -s 基本理論 post pos body hacker apple CNN中感受野的計算:http://blog.csdn.net/kuaitoukid/article/details/46829355(好像有錯誤)http://blog.csdn.n
PSPnet:Pyramid Scene Parsing Network——作者認為現有模型由於沒有引入足夠的上下文信息及不同感受野下的全局信息而存在分割出現錯誤的情景,於是,提出了使用global-scence-level的信息的pspnet
沒有 學習 text cti sce 足夠 tail 錯誤 實驗 from:https://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/56678560 2017年02月23日 19:28:25 閱讀數:6094 首先聲明,文末彩
卷積網路之感受野
轉載 http://www.cnblogs.com/objectDetect/p/5947169.html 1 感受野的概念 從直觀上講,感受野就是視覺感受區域的大小。在卷積神經網路中,感受野的定義是 卷積神經網路每一層輸出的特徵圖(featur
L1和L2正則化直觀理解
正則化是用於解決模型過擬合的問題。它可以看做是損失函式的懲罰項,即是對模型的引數進行一定的限制。 應用背景: 當模型過於複雜,樣本數不夠多時,模型會對訓練集造成過擬合,模型的泛化能力很差,在測試集上的精度遠低於訓練集。 這時常用正則化來解決過擬合的問題,常用的正則化有L1正則化和L2
對梯度概念的直觀理解
[轉] 在機器學習中,我們通常需要對問題進行建模,然後可以得到一個成本函式(cost function),通過對這個成本函式進行最小化,我們可以得到我們所需要的引數,從而得到具體的模型。這些優化問題中,只有少部分可以得到解析解(如最小二乘法),而大部分這類優化問題只能迭代求解,而迭代求解中兩
關於dilated convolution(空洞卷積)感受野的計算
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。
深度學習框架---keras的層次示意圖---方便直觀理解---適用sklearn模型的展示
感覺keras確實比其他框架舒服一點,但是前期理解keras層的時候可能有點小問題,keras的層使用了原始神經網路層的概念,即先有上層的輸出聚合,聚合後在進入啟用函式。我的環境是python3.5+tensorflow+keras+graphviz+pydot_ng+pydotplus 其中
一文徹底搞懂卷積神經網路的“感受野”,看不懂你來找我!
一、什麼是“感受野” 1.1 感受野的概念 “感受野”的概念來源於生物神經科學,比如當我們的“感受器”,比如我們的手受到刺激之後,會將刺激傳輸至中樞神經,但是並不是一個神經元就能夠接受整個面板的刺激,因為面板面積大,一個神經元可想而知肯定接受不完,而且我們同
感受野的計算方式
RF(當前層) = RF(前一層) + (kernel_size(當前層) - 1) x feature_stride(之前所有層的的stride相乘的加和,不包括當前層) 如果有dilated conv的話,計算公式為: RF(當前層) = RF(前一層) + (kernel_size(當
仿射變換與透視變換(也即射影變換)的直觀理解
仿射變換 仿射變換更直觀的叫法可以叫做「平面變換」或者「二維座標變換」。其計算方法為座標向量和變換矩陣的乘積,換言之就是矩陣運算。在應用層面,放射變換是影象基於3個固定頂點的變換 射影變換(也即射影變換) 透視變換更直觀的叫法可以叫做「空間變換」或者「三維座標變換」
基礎知識1——感受野
參考 : https://zhuanlan.zhihu.com/p/26663577 https://blog.csdn.net/u010725283/article/details/78593410 論文:A guide to receptive field arithmetic
直觀理解神經網路最後一層全連線+Softmax
目錄 寫在前面 全連線層與Softmax回顧 加權角度 模板匹配 幾何角度 Softmax的作用 總結 參考 部落格:blog.shinelee.me | 部落格園 | CSDN 寫在前面 這篇文章將從3個角度:加權、模版匹配與幾何來理解最後一層全連線+Softm