扩张卷积的感受野的计算方法

扩张卷积的感受野的计算方法
扩张卷积的感受野是指在卷积神经网络中，输出特征图上的一个
像素点对应输入特征图上的区域大小。

为了计算扩张卷积的感受野，
需要考虑卷积层的参数和超参数。

计算扩张卷积的感受野的步骤如下：
1. 首先，确定输入特征图的大小。

假设输入特征图为W1×H1，
其中W1表示特征图的宽度，H1表示特征图的高度。

2. 然后，确定卷积核的大小。

卷积核常用的形状为正方形，大
小为K×K，其中K表示卷积核的宽度和高度。

3. 接下来，确定卷积核的步长（stride）。

步长表示卷积核每
次在输入特征图上移动的距离，通常为S。

4. 然后，确定卷积核的扩张率（dilation rate）。

扩张率表示
卷积核中相邻权重之间的间隔数，通常为D。

5. 计算卷积操作后的输出特征图的大小。

根据卷积操作的公式，输出特征图的大小为W2×H2，其中W2=(W1−K+(K−1)×(D−1))/S+1，H2=(H1−K+(K−1)×(D−1))/S+1。

6. 最后，根据输出特征图中的一个像素点的位置，反推其在输
入特征图上的区域大小。

例如，输出特征图中的某个像素点对应输入
特征图上的区域大小为K+((K−1)×(D−1))。

通过以上步骤，可以计算出扩张卷积的感受野的大小。