对CNN感受野一些理解 感受野(receptive field)被称作是CNN中最重要的概念之一.为什么要研究感受野呐?主要是因为在学习SSD,Faster RCNN框架时,其中prior box和Anchor box的设计,一直搞不明白.当我理解了感受野才有点恍然大悟的感觉.快速看完这篇文章的前提是,要对CNN有个大致了解,feature map等术语要知道. 先看八股式定义,感受野:在卷积神经网络CNN中,决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小,被称作感受野receptive…

本文翻译自A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Neural Networks(可能需要FQ才能访问),方便自己学习和参考.若有侵权,还请告知. 感受野(receptive field)可能是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNNs)中最重要的概念之一,值得我们关注和学习.当前流行的物体识别方法的架构大都围绕感受野的设计.但是,当前并没有关于CNN感受野计算和可视化的完整指南.本教程…

本文摘自看完还不懂卷积神经网络“感受野”?那你来找我 作者:程序_小白链接:https://www.jianshu.com/p/9305d31962d8 一.到底什么是“感受野”(接受野Receptive Field) 感受野是一个神经元对原始图像的连接 通常说:第几层对输入数据(即原始图像)的感受野 二.图解说明 为了更好地说明整个卷积神经网络的工作过程,下面以一个例子说明,原始图像的大小为10x10,一共设计了5个网络层,前面4个是卷积层,卷积核的大小为3x3,最后一个是池化层,大小为2x2…

无痛理解CNN中的感受野receptive field CNN中感受野的计算 从直观上讲,感受野就是视觉感受区域的大小.在卷积神经网络中,感受野的定义是决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小 感受野计算时有下面的几个情况需要说明: a)第一层卷积层的输出特征图像素的感受野的大小等于滤波器的大小: b)深层卷积层的感受野大小和它之前所有层的滤波器大小和步长有关系: c)计算感受野大小时,忽略了图像边缘的影响,即不考虑padding的大小. 至于如何计算感受野,我的建议是top to…

卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks,简称CNN),是一种经典的神经网络算法.由于在图像识别领域取得的良好效果,随着人工智能的火热,它也受到越来越多的关注.CNN的核心概念卷积.池化听起来好像很神秘,了解之后会发现其实也并不复杂.本文试图用通俗的语言,简明扼要地介绍这些关键的概念,给读者带来一个直观的理解.作者在文章最后给出了一些参考资料,以便读者进一步参考. 一.为什么要提出CNN? 我们知道CNN是一种基于神经网络的算法.而传统的神经网络,多层感知机(M…

卷积神经网络模型的历史演化: 0. 核心思想 two main ideas: use only local features 在不同位置上使用同样的特征: 池化层的涵义在于,更高的层次能捕捉图像中更大的范围和区域: 1. feature map 依然是 feature map(特征映射),再次可见,深度神经网络其实就是一种 feature learning 框架. 如何获取一幅图像(输入图像)的特征映射(将原始图像映射到其特征空间中): 用一个线性滤波器(linear filter)对输入图像进…

1. 阅读论文:Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks 理解感受野 定义:receptive field, or field of view (感受野) A unit in convolutional networks only depends on a region of the input. This region in the input is the recepti…

此篇文章是Denny Britz关于CNN在NLP中应用的理解,他本人也曾在Google Brain项目中参与多项关于NLP的项目. · 翻译不周到的地方请大家见谅. 阅读完本文大概需要7分钟左右的时间,如果您有收获,请点赞关注 :) 一.理解NLP中的卷积神经网络(CNN) 现在当我们听到神经网络(CNN)的时候,一般都会想到它在计算机视觉上的应用,尤其是CNN使图像分类取得了巨大突破,而且从Facebook的图像自动标注到自动驾驶汽车系统,CNN已经成为了核心. 最近,将CNN应用于NLP也…

一.空洞卷积 空洞卷积是是为了解决基于FCN思想的语义分割中,输出图像的size要求和输入图像的size一致而需要upsample,但由于FCN中使用pooling操作来增大感受野同时降低分辨率,导致upsample无法还原由于pooling导致的一些细节信息的损失的问题而提出的.为了减小这种损失,自然需要移除pooling层,因此空洞卷积应运而生. 所谓空洞卷积,有一种理解就是在卷积核中注入空洞(即0),注入的空洞的数量由参数dilation决定,以 卷积核为例,dilation=2即在卷积核…

Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 收录:AAAI2018 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 原文地址:SCNN 论文提出了一个新颖网络Spatial CNN,在图片的行和列上做信息传递.可以有效的识别强先验结构的目标.论文提出了一个大型的车道检测数据集,用于进一步推动自动驾驶发展. 代码: 官方-torch Abstract 现今的CNN模型通常是由卷积…