• 2024-08-20[Base]WTComv-Wavelet Convolutions for Large Receptive Fields
    1.BaseInfoTitleWaveletConvolutionsforLargeReceptiveFieldsAdresshttps://arxiv.org/pdf/2407.05848Journal/TimeECCV2024Author以色列本古里安Codehttps://github.com/BGU-CS-VIL/WTConv2.CreativeQ&A卷积核7x7时性能饱和。卷积层CNN响应高频较多,Attent
  • 2024-03-03CNN
    例如一只鸟,要辨别是不是一只鸟,可以分为几个neuron,每个neuron辨别一个部位,而又一个图像是X*X*3的三维tensor,其中3为channel,即RGB其中receptivefield的分布如下 其中最经典的分布:因为要看全部的channel,所以不用管深度,将高和宽称为kernelsize,一般3x3够用了,一般一个receptivef
  • 2023-01-24感受野(Receptive field)--Machine Learning
    先来说说感受野是啥?————感受野的定义:卷积神经网络每一层输出的特征图(featuremap)上的像素点在原始图像上映射的区域大小。简单理解为:感受野是描述卷积核能够“看到”
  • 2022-10-28卷积神经网络(CNN)(local receptive fields & 局部接收域 & 局部感受野、shared weights &权重共享 & 、空间或时间分段采样 )
    文章目录​​localreceptivefield​​​​Sharedweights​​​​spatialortemporalsubsampling​​localreceptivefield局部感受野,也叫感受视野域。这个localrece
  • 2022-10-06CNN的感受野(receptive field)计算
    感受野就是输出的featuremap某个节点的响应对应的输入图像的区域即为感受野。神经元对应的感受野越大,说明其接触的原始图像范围就越大,意味着其包含更加全局、语义层次更高