（其实就是逆向求解图像输出尺寸）
感受野的概念及大小的计算？
在卷积神经网络中，感受野的定义是 卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。
感受野大小的计算采用top to down的方式， 即先计算最深层在前一层上的感受野，然后逐渐传递到第一层，使用的公式可以表示如下：
RF = 1 #待计算的feature map上的感受野大小
for layer in （top layer To down layer）: RF(out) = ((RF -1)* stride) + fsize
stride 表示卷积的步长；fsize表示卷积层滤波器的大小
link：https://www.imooc.com/article/34700
（其实就是逆向求解图像输出尺寸）感受野的概念及大小的计算？在卷积神经网络中，感受野的定义是 卷积神经网络每一层输出...
由于SSD的主干网络是VGG16，出于对“低层features map的感受野较小，高层的感受野较大”...
从图像中提取CNN特征，VGG模型是首选算法 。VGG是牛津大学Visual Geometry Group（视觉几...
CNN的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征，并且可以学习到多个层次的特征：较浅的卷积层感受野较小，学习到一些局...
传统感受野计算： 采用top-down的方式，个人感觉计算不直观，每一层都要重新计算。 新的感受野计算： 引入一种...
卷积神经网络中的感受野计算
先提个问题：为什么 3 个 3x3 同时 s=1 的卷积操作后相当于做一次 7x7 的卷积操作呢？ 假设原图大小为...
0. Calculating Receptive Field of CNN 感受野的计算公式如下：l_{k} = ...
只考虑一维，毕竟大部分图像cnn网络的两个维度也是同样参数。
前言 很久没有写读书笔记了。最近翻公众号，发现一个以前在我公司实习的小朋友的公众号里面满满的工作小结和阅读笔记，不...
本文标题：十三. VGG感受野计算
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/sudxjqtx.html
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