计算深度学习模型感受野的方法

xiaoxiao2021-02-28  44

感受野的计算: 方法1: 同样适用pooling层。

方法2: 注意:当前层的步长不影响当前层的感受野,影响下一层的感受野。

感受野计算实例: Unet模型 size*size k = 3*3 , s = 1*1 rf1= 1 + (3-1)*1 = 3 , rf2=(1-1)*1 + 3 =3 k =3*3 ,s = 1*1 rf1 = 3 + (3-1)*1 = 5, rf2 = (3-1)*1 +3 =5 k = 2*2,s =2*2, rf1 = 5+(2-1)1 = 6, rf2=(5-1)(1*1) + 2 = 6 以此类推,因此,unet的感受野大小为:146

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