感受野的计算与理解(一看就会)

Q1:感受野指什么? A1:(1)从局部理解:(上层->本层)感受野等价与卷积核尺寸。 (2)从全局理解:指输出特征层中一个点映射在原始输入图像中的区域。 Tips:通常感受野指全局理解。 Q2:如何计算一个点映射在原始图像中的区域大小? A2:(1)常规卷积核 首先需要理解输出feature map大小的计算:其中P = padding, K = kernel_size, S = stride, 自顶向下计算:从输出层反向推导一个点对应输入层的feature map