每個卷積層可視為三元組[kernel_size, stride, dilation]，
每個最大池化層可視為二元組[1, stride]。
以乙個類似deeplabv3+的resnet50為例。
總共有4個block，每個block的layer個數為：[3, 4, 6, 3]。
以最後乙個block的引數為例，有[[3, 1, 1], [3, 1, 2], [3, 1, 4]]。
感受野計算**如下：
layers =[[
7,2]
,[1,
2],[
3,1]
,[3,
1],[
3,1]
,[3,
2],[
3,1]
,[3,
1],[
3,1]
,[3,
2],[
3,1]
,[3,
1],[
3,1]
,[3,
1],[
3,1]
,[3,
1,1]
,[3,
1,2]
,[3,
1,4]
]rf_stride =
1rf =
1for layer in layers:
iflen
(layer)==2
: k = layer[0]
stride = layer[1]
iflen
(layer)==3
: kernel_size = layer[0]
stride = layer[1]
dilation = layer[2]
k =(dilation-1)
*(kernel_size-1)
+kernel_size
rf = rf + rf_stride *
(k-1
) rf_stride *= stride
print
(rf)
卷積神經網路 有趣的卷積神經網路
一 前言 最近一直在研究深度學習，聯想起之前所學，感嘆數學是一門樸素而神奇的科學。f g m1 m2 r 萬有引力描述了宇宙星河運轉的規律，e mc 描述了恆星發光的奧秘，v h d哈勃定律描述了宇宙膨脹的奧秘，自然界的大部分現象和規律都可以用數學函式來描述，也就是可以求得乙個函式。神經網路 簡單又...
卷積神經網路的卷積操作
卷積的運算可以分為反轉 平移，相乘，求和。在影象處理中，影象是乙個大矩陣，卷積模板是乙個小矩陣。按照上述過程，就是先把小矩陣反轉，然後平移到某一位置，小矩陣的每乙個小格對應大矩陣裡面的乙個小格，然後把對應小格裡面的數相乘，把所有對應小格相乘的結果相加求和，得出的最後結果賦值給小矩陣 小格對應的影象中...
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