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学习RCNN系列论文时，出现了感受野(receptivefield)的名词，感受野的尺寸大小是如何计算的，在网上没有搜到特别详细的介绍，为了加深印象，记录下自己对这一感念的理解，希望对理解基于CNN的物体检测过程有所帮助。
图27x7大小的输入特征图的可视化感受野计算公式为了计算CNN每一层的感受野，除了要知道特征图每个维度的特征数，还需要记录每一层的其他信息，这包括当前层的感受野大小，两个相邻特征的距离（跳跃的距离，如前面可视化所示），和左上角特征（第一个特征）的中心坐标。
感受野计算公式—从第一层开始计算数学公式输入起来比较费劲，我直接翻译解释一下：公式中lk-1表示第k-1层的感受野大小，fk代表第k层滤波核的大小（假设滤波核的高度和宽度一致），si代表…
感受野大小感受野大小的计算是个递推公式。可视化如下图所示，感受野中心小结将感受野的相关计算小结一下...尽管SCIgen只是一个网页程序，但它产出的论文格式可能比一些本科论文还要规范。崔庆才大数据时代，你确定你是一名合格的...
由上面的递推公式，就可以从前向后逐层计算感受野了，代码可参见computeReceptiveField.py，在线可视化计算可参见ReceptiveFieldCalculator。最后，还有几点需要注意，\(Layer\l\)的感受野大小与\(s_l\)、\(p_l\)无关，即当前featuremap元素的感受野大小与该层相邻元素间的像素距离无关；
感受野是卷积神经网络中几个最重要的基本概念之一，可以在网络结构的设计中起到很大的作用；但很多初学者在阅读相关概念以及计算公式后还是不太清楚如何计算感受野，本文将依据自己的理解给出无池化的条件下的感受野的计算方法，但不会给出公式。
图27x7大小的输入特征图的可视2感受野计算公式为了计算CNN每一层的感受野，除了要知道特征图每个维度的特征数n，还需要记录每一层的其他信息，这包括当前层的感受野大小r，两个相邻特征的距离（跳跃的距离，如前面可视化所示）j，和左上角特征（第一个特征）的中心坐标start。
感受野让我们快速回顾一下如何计算感受野的大小。为了更好地理解感受野，我们可能希望以不同的方式可视化卷积步骤。在右边，我们查看输出神经元，也就是新的featuremap，而不改变当前featuremap的分辨率。我们也可以用下面的方法计算每一层新的感受
1.Receptivefield(RF)是什么？ThereceptivefieldisdefinedastheregionintheinputspacethataparticularCNN’sfeatureislookingat(i.e.beaffectedby).——…
可以看出分类和分割任务经过训练后的感受野都有提升，不过提升幅度不太一样。.这也说明了神经网络通过学习，扩大了感受也，能够自适应把越来越大的权重放在感受野之外的像素上。.也在一定程度上说明更大感受野的必要性。.2.计算.2.1一种简单的感受...
学习RCNN系列论文时，出现了感受野(receptivefield)的名词，感受野的尺寸大小是如何计算的，在网上没有搜到特别详细的介绍，为了加深印象，记录下自己对这一感念的理解，希望对理解基于CNN的物体检测过程有所帮助。
图27x7大小的输入特征图的可视化感受野计算公式为了计算CNN每一层的感受野，除了要知道特征图每个维度的特征数，还需要记录每一层的其他信息，这包括当前层的感受野大小，两个相邻特征的距离（跳跃的距离，如前面可视化所示），和左上角特征（第一个特征）的中心坐标。
感受野计算公式—从第一层开始计算数学公式输入起来比较费劲，我直接翻译解释一下：公式中lk-1表示第k-1层的感受野大小，fk代表第k层滤波核的大小（假设滤波核的高度和宽度一致），si代表…
感受野大小感受野大小的计算是个递推公式。可视化如下图所示，感受野中心小结将感受野的相关计算小结一下...尽管SCIgen只是一个网页程序，但它产出的论文格式可能比一些本科论文还要规范。崔庆才大数据时代，你确定你是一名合格的...
由上面的递推公式，就可以从前向后逐层计算感受野了，代码可参见computeReceptiveField.py，在线可视化计算可参见ReceptiveFieldCalculator。最后，还有几点需要注意，\(Layer\l\)的感受野大小与\(s_l\)、\(p_l\)无关，即当前featuremap元素的感受野大小与该层相邻元素间的像素距离无关；
感受野是卷积神经网络中几个最重要的基本概念之一，可以在网络结构的设计中起到很大的作用；但很多初学者在阅读相关概念以及计算公式后还是不太清楚如何计算感受野，本文将依据自己的理解给出无池化的条件下的感受野的计算方法，但不会给出公式。
图27x7大小的输入特征图的可视2感受野计算公式为了计算CNN每一层的感受野，除了要知道特征图每个维度的特征数n，还需要记录每一层的其他信息，这包括当前层的感受野大小r，两个相邻特征的距离（跳跃的距离，如前面可视化所示）j，和左上角特征（第一个特征）的中心坐标start。
感受野让我们快速回顾一下如何计算感受野的大小。为了更好地理解感受野，我们可能希望以不同的方式可视化卷积步骤。在右边，我们查看输出神经元，也就是新的featuremap，而不改变当前featuremap的分辨率。我们也可以用下面的方法计算每一层新的感受
1.Receptivefield(RF)是什么？ThereceptivefieldisdefinedastheregionintheinputspacethataparticularCNN’sfeatureislookingat(i.e.beaffectedby).——…
可以看出分类和分割任务经过训练后的感受野都有提升，不过提升幅度不太一样。.这也说明了神经网络通过学习，扩大了感受也，能够自适应把越来越大的权重放在感受野之外的像素上。.也在一定程度上说明更大感受野的必要性。.2.计算.2.1一种简单的感受...
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