一、定义
在卷积神经网络中,感受野(Receptive Field)是指特征图上的某个点能看到的输入图像的区域,即特征图上的点是由输入图像中感受野大小区域的计算得到的
神经元感受野的值越大表示其能接触到的原始图像范围就越大，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]
二、计算
卷积层(conv)和池化层(pooling)都会影响感受野,而激活函数层通常对于感受野没有影响,当前层的步长并不影响当前层的感受野,感受野和填补(padding)没有关系, 计算当层感受野的公式如下:
下面来练练手,以AlexNet举个例子
我的一部分计算过程:
三、拓展
通常上述公式求取的感受野通常很大,而实际的有效感受野(Effective Receptive Field)往往小于理论感受野,因为输入层中边缘点的使用次数明显比中间点要少,因此作出的贡献不同,所以经过多层的卷积堆叠后,输入层对于特征图点做出的贡献分布呈高斯分布形状
在使用Anchor作为强先验区域的物体检测算法中,如Faster RCNN和SSD,如何设置Anchor的大小,都应该考虑感受野,尤其是有效感受野,过大或过小都不好,来自[2]
reference
1、关于感受野的理解与计算:https://www.jianshu.com/p/9997c6f5c01e
2、书籍《深度学习之PyTorch物体检测实战》