【DL学习笔记】感受野（Receptive Field）

感受野（Receptive Field）

• 感受野（receptive field）是卷积神经网络输出特征图上的像素点在原始图像上所能看到的（映射的）区域的大小

• 它决定了该像素对输入图像的感知范围（获取信息的范围）。较小的感受野可以捕捉到更细节的特征，而较大的感受野可以捕捉到更全局的特征。​ ​
  

如果连续进行2次卷积操作，卷积核大小都为 3x3，stride=1， padding=0， 如下图，layer3上的每一个像素点在 layer1上的感受野 为 5x5​

感受野计算公式

$$F(i)=（F(i+1)-1）\times Stride+Ksize$$

• $F(i)$ ：在第 $i$ 层的感受野
• $Stride$ ：第 $i$ 层步距
• $Ksize$ ：第 $i$ 层卷积或池化的 kernel size

或者：$$F_{in}=（F_{out}-1）\times Stride+Ksize$$

计算举例：求layer3 上的每个像素在 layer1 上的感受野

• 计算 layer3 上一个像素（$F(3)=1$）在 layer2 上的感受野：
  $$F(2)=(F(3)-1)\times Stride+Ksize=(1-1)\times 2+2=2$$

• 计算 layer3 上一个像素（$F(3)=1$，$F(2)=2$ ）在 layer1 上的感受野：
  $$F(1)=(F(2)-1)\times Stride+Ksize=(2-1)\times 2+3=5$$

• 若仅计算 layer2 上一个像素（$F(2)=1$）在 layer1 上的感受野：
  $$F(1)=(F(2)-1)\times Stride+Ksize=(1-1)\times 2+3=3$$