版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u012862372/article/details/81045593
0. Calculating Receptive Field of CNN
感受野指的是一个特定的 CNN 特征(特征图上的某个点)在输入空间所受影响的区域。一个感受野可以用中信位置和打表来表征。然而,对于一个 CNN 特征来说,感受野中的每一个像素值并不是同等重要。一个像素点越接近感受野中心,它对输出特征的计算所起作用越大。这意味着某一个特征不仅仅是受限在输入图片中某个特定的区域(感受野),并且呈指数级聚焦在区域的中心。
感受野的计算公式如下:
其中 为第 层对应的感受野大小, 为第 层的卷积核大小,或者是池化层的池化尺寸大小。
更为细致的解释如下:
The receptive field (RF) lk of layer k is:
where is the receptive field of layer , is the filter size (height or width, but assuming they are the same here), and is the stride of layer .
The formula above calculates receptive field from bottom up (from layer 1). Intuitively, RF in layer k covers more pixels relative with layer . However, the increment needs to be translated to the first layer, so the increments is a factorial — a stride in layer is exponentially more strides in the lower layers.
1. 举个例子
感受野的计算是逐层进行的,以下表中的网络结构为例。
No. | Layers | Kernel Size | Stride |
---|---|---|---|
1 | Conv1 | 3*3 | 1 |
2 | Pool1 | 2*2 | 2 |
3 | Conv2 | 3*3 | 1 |
4 | Pool2 | 2*2 | 2 |
5 | Conv3 | 3*3 | 1 |
6 | Conv4 | 3*3 | 1 |
7 | Pool3 | 2*2 | 2 |
感受野初始值
,每层的感受野计算过程如下: