转载自：https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/78815922
本文尝试用最简明直白的图示，帮助理解和记忆Receptive Field的计算方法。
什么是Receptive Field？
在CNN中，第n层特征图中一个像素，对应第1层（输入图像）的像素数，即为该层的Receptive Field，简称RF。
基本思路
网络第1层输入，第nn层输出。
第kk层和第k+1k+1层之间的滤波器，其尺寸为fkfk，步长为sksk。
为书写简洁，此处用一维尺寸代替二维。
采用递归的思路：
- 用rk表示第n层特征图中的一个像素，对应第k层特征图的像素数。
- 从最深一层倒序向前计算，r1即为第n层的RF。
计算方法
最深一层本身的一像素和自己一一对应：rn=1rn=1。
假设已经计算出，最深一层一个像素对应第k+1层的个像素。
现在的问题是，它对应多少个k层像素？换言之，红色部分有多长？
这部分由两部分组成：
- 蓝色：每段长度为本层滤波器步长
，共有
段。
- 绿色：每段长度为滤波器一半尺寸
，左右各有一段。
于是有：