感受野 在卷积神经网络中，感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上每个像素点在原始图像上映射的区域大小，这里的原始图像是指网络的输入图像...神经元感受野的值越大表示其能接触到的原始图像范围就越大，也意味着它可能蕴含更为全局，语义层次更高的特征；相反，值越小则表示其所包含的特征越趋向局部和细节。...因此感受野的值可以用来大致判断每一层的抽象层次. 总而言之,我们感受野就额是要求神经网络中间某一层的输出特征图上的一个元素所在原图上的覆盖大小....那么卷积神经网络的每一层感受野应该如何计算呢？很明显，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，而涉及到这两个参数的有卷积层和pooling层。...对于卷积神经网络,其感受野计算有如下规律: 或者写为： 另一种计算卷积核的方法——逆向法 从当前层开始计算,慢慢往上计算: RF=(RF−1)∗stride kernelsize 如何增加感受野 在深度学习中
导语：转置卷积层（Transpose Convolution Layer）又称反卷积层或分数卷积层，在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了，特别是在对抗生成神经网络（GAN）中，生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层...其实没错，卷积层是可以看做全连接层的一种特例，卷积核矩阵是可以展开为一个稀疏的包含很多0的全连接层的权重矩阵，下图就是一个由4*4图片经过3*3卷积核生成一个大小为2*2output时，卷积核所展开的全连接层的权重矩阵...[no padding, no stride的卷积] 通常一层卷积层会包含多个卷积核，代表着卷积层的输出深度，例如下图就是我们经常在论文中看到的深度网络的架构，其中第一层就是卷积层+最大池化层，先不管最大池化层...[no padding, no stride的卷积转置] 3.2 带padding的卷积的转置卷积 在正卷积中如果是有padding，那么在转置卷积中不一定会有padding，其计算公式下文会给出，这里先给出...总结 本文先是介绍了卷积神经网络和传统的前馈神经网络的联系和区别，然后再通过不同参数的卷积过程阐述卷积运算，最后再介绍刚入门深度学习时晦涩难懂的转置卷积，给出不同参数下正卷积所对应的转置卷积，最后总结出在卷积运算中所用到的公式
前言 这是卷积神经网络的学习路线的第四篇文章，这篇文章主要为大家介绍一下如何减少卷积层的计算量，使用宽卷积的好处以及转置卷积中的棋盘效应。 如何减少卷积层计算量？...从本系列的前面几篇文章看，减少卷积层的计算量主要有以下几种方法： 使用池化操作。在卷积层前使用池化操作降低特征图分辨率。 使用堆叠的小卷积核代替大卷积核。VGG16中使用个卷积代替一个卷积。...我们可以发现宽卷积(same填充方式卷积)的好处就是通过补0操作可以有效的保留原始输入特征图的边界特征信息。 转置卷积和棋盘效应？...当我们在用反卷积（转置卷积）做图像生成或者上采样的时候或许我们会观察到我们生成的图片会出现一些奇怪的棋盘图案或者说你感觉到你生成的图片有颗粒感。如下图所示（图的原始来源附在附录里了）： ?...附录 转置卷积中的棋盘效应参考文章：https://distill.pub/2016/deconv-checkerboard/ 总结 今天为大家介绍了减少卷积层计算量的方法，使用宽卷积的优点，以及反卷积中的棋盘效应
CNN学习：如何计算模型的感受野？ ? 阅读论文时常常看见论文中说感受野的大小，对于有些问题，需要了解更多的上下文信息，则需要相对大的感受野。那么，这里的感受野是什么意思呢？...感受野可以理解为卷积神经网络输出的feature map中一个像素点对应的原图片中区域的大小，或者说feature map中的一个像素点的值是受原图片中的多大的区域影响的，也可以间接地模型融合上下文信息的多少...那么，感受野如何计算呢？ 每一层计算从上往下，top-down,即从最后一层开始计算。...第二层：RF4 = (16-1) * 2 + 4 = 34 第一层：RF4 = (34-1) * 2 + 4 = 70 上面的层数，表示计算到哪一层，而不是第几层的感受野，若计算中间某一层的感受野，则将那一层从...1开始计算 计算得到该网络在图片上感受野为70*70，这也是pix2pix中patchGAN的原理
最近在做姿态估计的项目，在定制和实现卷积网络的时候发现自己对里面的一些计算细节还不够了解，所以整理了该文章，内容如下： 卷积计算过程（单 / RGB 多通道） 特征图大小计算公式 转置卷积（反卷积）的计算过程...卷积计算过程（单/RGB多通道） 假设输入层的大小为 5 x 5，局部感受野（或称卷积核）的大小为 3 x 3，那么输出层一个神经元所对应的计算过程（下文简称「卷积计算过程」）如下： ?...如果将输入层想像成黑板，局部感受野就像是黑板擦，他会从左往右，从上至下的滑动，每次滑动 1 个步长（Stride）并且每次滑动都重复上述的计算过程，我们就可以得到输出的特征图（feature map），...当填充方式为 SAME 时，步长 s 为 1 时，输出的 o == i，我们则可以计算出相应的 P 值为 p = (f-1) / 2 转置卷积（反卷积，逆卷积）的计算过程 在理解转置卷积（Transposed...参考资料 1、A guide to convolution arithmetic for deep learning（https://arxiv.org/abs/1603.07285） 2、如何理解深度学习中的转置卷积
一、感受野是什么 简单来说，感受野就是卷积神经网络中某个神经元在原始输入数据中所对应的区域大小。在图像领域，它指的是卷积神经网络中特征图上的一个像素点，其信息是由原始图像中多大区域的像素计算得到的。...例如，当我们观察一幅图像经过卷积神经网络处理后得到的特征图时，特征图上的每一个点都不是凭空产生的，而是与原始图像中的特定区域相关联，这个特定区域就是该点的感受野。 二、感受野的计算方式 1. ...多层卷积层的感受野 当存在多层卷积层时，感受野的计算就会变得复杂一些。假设第n层的感受野是RFn，第n - 1层的感受野是RFn减1 ，第n层的卷积核大小是Kn，步长是Sn，填充是Pn 。...例如，有一个两层的卷积神经网络，第一层卷积核大小为3乘3 ，步长为1，填充为0；第二层卷积核大小也为3乘3 ，步长为1，填充为0。对于第一层，感受野是3乘3 。...相反，如果感受野过大，模型可能会引入过多的噪声信息，也会降低模型的性能。所以，在设计卷积神经网络时，需要根据具体的任务和数据特点，合理调整感受野的大小。 四、如何调整感受野 1.
卷积前后向传播实现细节 在讲解反卷积计算实现细节之前，首先来看下深度学习中的卷积是如何实现前后向传播的。 先来看下一般训练框架比如Caffe和MXNet卷积前向实现部分代码： Caffe: ?...更一般的卷积前向计算： ? 则之前先要先根据pad在输入边缘补一圈0，然后再根据步长s去取每个卷积的位置填入buffer里面。 我们接着来看卷积反向传播是如何实现的。...其实用不太严谨的方式来想，我们知道输入对应的梯度维度大小肯定是和输入大小一致的，而上一层传回来的梯度大小肯定是和输出一致的。而且既然是反向传播，计算过程肯定是卷积前向过程的逆过程。...一般在用反卷积的时候都是需要输出大小是输入的两倍这样子，但是仔细回想一下卷积的输出大小计算公式： 如果根据这个公式反推， 假设 不能整除 的话，是会小于的，所以看MXNet[7]反卷积层的实现还有提供了一个的参数...下面用实际例子来讲解下实际计算过程，假设反卷积核大小都是3x3，步长为2，pad为1，假设反卷积输入大小是2x2，则现在看下如何从2x2大小的输入反推输出4x4。
本文首发于 GiantPandaCV ：深入理解神经网络中的反(转置)卷积 本文主要是把之前在知乎上的回答[1,2]重新整理了一下并且加了一些新的内容。...卷积前后向传播实现细节 在讲解反卷积计算实现细节之前，首先来看下深度学习中的卷积是如何实现前后向传播的。...更一般的卷积前向计算： 则 之前先要先根据pad在输入边缘补一圈0，然后再根据步长s去取每个卷积的位置填入buffer里面。 我们接着来看卷积反向传播是如何实现的。...其实用不太严谨的方式来想，我们知道输入对应的梯度维度大小肯定是和输入大小一致的，而上一层传回来的梯度大小肯定是和输出一致的。而且既然是反向传播，计算过程肯定是卷积前向过程的逆过程。...下面用实际例子来讲解下实际计算过程，假设反卷积核大小都是3x3，步长为2，pad为1，假设反卷积输入大小是2x2，则现在看下如何从2x2大小的输入反推输出4x4。
通过观察上述例子中的转置卷积能够帮助我们构建起一些直观的认识。但为了进一步应用转置卷积，我们还需要了解计算机的矩阵乘法是如何实现的。从实现过程的角度我们可以理解为何转置卷积才是最合适的名称。...转置卷积的计算 输入层： 超参数： 过滤器个数： 过滤器中卷积核维度： 滑动步长（Stride）： 填充值（Padding）： 输出层： （为简化计算，设，则记） 其中输出层和输入层之间的参数关系分为两种情况...尽管所有这三个扩张卷积的卷积核都是同一尺寸，但模型的感受野却有很大的不同。时感受野为,时感受野为。时感受野为。值得注意的是，上述操作的参数量都是相同的。...扩张卷积在不增加计算成本的情况下，能让模型有更大的感受野（因为卷积核尺寸不变），这在多个扩张卷积彼此堆叠时尤其有效。...如何同时处理不同大小的物体的关系（感受野粒度），则是设计好 扩张卷积网络的关键。 对于扩张卷积问题的处理，这里就不详述了。 6.4.
前言 上一篇推文介绍了卷积神经网络的组成层以及卷积层是如何在图像中起作用的，推文地址为：https://mp.weixin.qq.com/s/MxYjW02rWfRKPMwez02wFA 。...这里要先说一个感受野的概念，所谓感受野就是是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是，特征图上的一个点对应输入图上的区域。...标准卷积 这是我们最常用的卷积，连续紧密的矩阵形式可以提取图像区域中相邻像素之间的关联性，例如一个的卷积核可以获得的感受野。如下图所示： ?...转置卷积 转置卷积是先对原始特征矩阵进行填充使其维度扩大到目标输出维度，然后进行普通的卷积操作的过程，其输入到输出的维度变换关系恰好和普通的卷积变换关系相反，但这个变换并不是卷积真正的逆变换操作，我们通常将其称为转置卷积...扩张卷积（带孔卷积或空洞卷积） 这是一种特殊的卷积，引入了一个称为扩展率(Dilation Rate)的参数，使得同样尺寸的卷积核可以获得更大的感受野，相应的在相同感受视野的前提下比普通卷积采用更少的参数
实际上是借鉴于科学家的研究结果——上个世纪科学家就发现，视觉皮层的很多神经元都有一个小的局部感受野，神经元只对有限区域的感受野上的刺激物做出反应。不同的感受野可以重叠，他们共同铺满整个视野。...卷积核大小：卷积核定义了卷积的大小范围，在网络中代表感受野的大小，二维卷积核最常见的就是 3*3 的卷积核。一般情况下，卷积核越大，感受野越大，看到的图片信息越多，所获得的全局特征越好。...对于size为2的卷积核，如果step为1，那么相邻步感受野之间就会有重复区域；如果step为2，那么相邻感受野不会重复，也不会有覆盖不到的地方；如果step为3，那么相邻步感受野之间会有一道大小为1颗像素的缝隙...转置卷积（反卷积） 一般正常卷积称为下采样，相反方向的转换称为上采样。转置卷积是相对正常卷积的相反操作，但它只恢复尺寸，因为卷积是一个不可逆操作。下面通过一个例子来说明转置卷积的具体操作过程。...，将重排矩阵转置后与行向量转置后相乘，得到16个元素的1维列向量： 第四步，对列向量进行重排为4*4的矩阵，得到最终结果： 这样就通过转置卷积将2x2的矩阵反卷为一个4x4的矩阵，但从结果也可以看出反卷积的结果与原始输入信号不同
我们已经知道，一个卷积核一般包括核大小（Kernel Size）、步长（Stride）以及填充步数（Padding），我们逐一解释下： 卷积核大小：卷积核定义了卷积的大小范围，在网络中代表感受野的大小，...一般情况下，卷积核越大，感受野越大，看到的图片信息越多，所获的的全局特征越好。但大的卷积核会导致计算量大暴增，计算性能也会降低。...对于size为2对卷积核，如果step为1，那么相邻步感受野之间就会有重复区域；如果step为2，那么相邻感受野不会重复，也不会有覆盖不到的地方；如果step为3，那么相邻步感受野不会重复，也不会有覆盖不到的地方...转置卷积是相对正常卷积的相反操作，但它只恢复尺寸，因为卷积是一个不可逆操作。下面通过一个例子来说明转置卷积的具体操作过程。...Step3：将重排矩阵转置后与行向量转置后相乘，得到16个元素的1维列向量 Step4：对列向量进行重排为 4*4 对矩阵，得到最终结果 这样就通过转置卷积将 2x2 的矩阵反卷为一个 4x4 的矩阵
在卷积神经网络中，一般情况下，卷积核越大，感受野（receptive field）越大，看到的图片信息越多，所获得的全局特征越好。...但是对于一些很小的物体，本身就不要那么大的感受野来说，这就不那么友好了。 3. 转置卷积 转置卷积又叫反卷积、逆卷积。...不过转置卷积是目前最为正规和主流的名称，因为这个名称更加贴切的描述了卷积的计算过程，而其他的名字容易造成误导。...有大佬一句话总结：转置卷积相对于卷积在神经网络结构的正向和反向传播中做相反的运算。其实还是不是很理解。...转置卷积 从上面两个图可以看到，转置卷积和卷积有点类似，因为它产生与假设的反卷积层相同的空间分辨率。但是，对值执行的实际数学运算是不同的。转置卷积层执行常规卷积，但恢复其空间变换。
利用添加空洞扩大感受野，让原本3 x3的卷积核，在相同参数量和计算量下拥有5x5（dilated rate =2）或者更大的感受野，从而无需下采样。...在上图中扩张卷积的感受野可以由以下公式计算得到 ? ；其中i+1表示dilated rate。...在相同的计算条件下，空洞卷积提供了更大的感受野。空洞卷积经常用在实时图像分割中。当网络层需要较大的感受野，但计算资源有限而无法提高卷积核数量或大小时，可以考虑空洞卷积。...Dilated Convolution感受野指数级增长 对于标准卷积核情况，比如用3×3卷积核连续卷积2次，在第3层中得到1个Feature点，那么第3层这个Feature点换算回第1层覆盖了多少个Feature...例子 由于上面只是理论的说明了转置卷积的目的，而并没有说明如何由卷积之后的输出重建输入。下面我们通过一个例子来说明感受下。
但是对于一些很小的物体，本身就不要那么大的感受野来说，这就不那么友好了。 3. 转置卷积 转置卷积又叫反卷积、逆卷积。...不过转置卷积是目前最为正规和主流的名称，因为这个名称更加贴切的描述了卷积的计算过程，而其他的名字容易造成误导。...有大佬一句话总结：转置卷积相对于卷积在神经网络结构的正向和反向传播中做相反的运算。其实还是不是很理解。...： 卷积核为:3x3; no padding , strides=1 [ternmjzupb.png] 转置卷积 从上面两个图可以看到，转置卷积和卷积有点类似，因为它产生与假设的反卷积层相同的空间分辨率...但是，对值执行的实际数学运算是不同的。转置卷积层执行常规卷积，但恢复其空间变换。 需要注意的是：反卷积只能恢复尺寸，不能恢复数值。 4.
对于给定的感受野（与输出有关的输入图片的局部大小），采用堆积的小卷积核是优于采用大的卷积核，因为多层非线性层可以增加网络深度来保证学习更复杂的模式，提升神经网络的效果，而且代价还比较小（参数更少）。...VGG16包含了16个隐藏层（13个卷积层和3个全连接层），VGG19包含了19个隐藏层（16个卷积层和3个全连接层）。...value是无法还原的，因此称为转置卷积更合适，因为并没有完全返回去。...下面给一个输出特征图大小的计算方式： 假设我们做转置卷积的输入特征图大小为 n×n，，卷积核大小为 k×k，步长stride为s，那么转置卷积需要在四周每个边缘补0的数量为s−1，边缘和内部插空补0后输入特征图大小变为...这里当l=1时，公式为标准卷积，下图为l=1，2，4时的卷积核大小，其实就是在3 x3的卷积核中插入l-1个空格，当l=1时，感受野为 3 x 3；l=2 时，感受野是 7 x 7；l=3 时，感受野增至
利用添加空洞扩大感受野，让原本3 x3的卷积核，在相同参数量和计算量下拥有5×5（dilated rate =2）或者更大的感受野，从而无需下采样。...在上图中扩张卷积的感受野可以由以下公式计算得到 ；其中i+1表示dilated rate。...你可以把它想象成一个5×5的卷积核，每隔一行或一列删除一行或一列。 在相同的计算条件下，空洞卷积提供了更大的感受野。空洞卷积经常用在实时图像分割中。...当网络层需要较大的感受野，但计算资源有限而无法提高卷积核数量或大小时，可以考虑空洞卷积。...例子 由于上面只是理论的说明了转置卷积的目的，而并没有说明如何由卷积之后的输出重建输入。下面我们通过一个例子来说明感受下。
卷积神经网络作为深度学习的典型网络，在图像处理和计算机视觉等多个领域都取得了很好的效果。...卷积 首先，定义下卷积层的结构参数。 ? △ 卷积核为3、步幅为1和带有边界扩充的二维卷积结构 卷积核大小（Kernel Size）：定义了卷积操作的感受野。...在相同的计算条件下，空洞卷积提供了更大的感受野。空洞卷积经常用在实时图像分割中。当网络层需要较大的感受野，但计算资源有限而无法提高卷积核数量或大小时，可以考虑空洞卷积。...转置卷积与真正的反卷积有点相似，因为两者产生了相同的空间分辨率。然而，这两种卷积对输入数据执行的实际数学运算是不同的。转置卷积层只执行了常规的卷积操作，但是恢复了其空间分辨率。 ?...△ 卷积核为3×3、步幅为2和无边界扩充的二维转置卷积 转置卷积和反卷积的唯一共同点在于两者输出都为5×5大小的图像，不过转置卷积执行的仍是常规的卷积操作。
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 卷积神经网络作为深度学习的典型网络，在图像处理和计算机视觉等多个领域都取得了很好的效果。...卷积 首先，定义下卷积层的结构参数。 ? △ 卷积核为3、步幅为1和带有边界扩充的二维卷积结构 卷积核大小（Kernel Size）：定义了卷积操作的感受野。...在相同的计算条件下，空洞卷积提供了更大的感受野。空洞卷积经常用在实时图像分割中。当网络层需要较大的感受野，但计算资源有限而无法提高卷积核数量或大小时，可以考虑空洞卷积。...转置卷积与真正的反卷积有点相似，因为两者产生了相同的空间分辨率。然而，这两种卷积对输入数据执行的实际数学运算是不同的。转置卷积层只执行了常规的卷积操作，但是恢复了其空间分辨率。 ?...△ 卷积核为3×3、步幅为2和无边界扩充的二维转置卷积 转置卷积和反卷积的唯一共同点在于两者输出都为5×5大小的图像，不过转置卷积执行的仍是常规的卷积操作。
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