VGG网络与感受野

简介: VGG网络与感受野

1、简介

VGG网络是图像分类的经典网络之一,此网络提出了感受野元的概念,极大的提高了网络运行速度。该网络具备卷积核小、池化核小、层数深等优点。


2、感受野


VGG网络最大的亮点就是感受野,感受野概念:特征图上一点,相对原图的大小,也是卷积神经网络特征所能看到输入图像的区域。


论文中案例:


堆叠两个3X3的卷积核替代5X5的卷积核。


堆叠三个3X3卷积核替代7X7的卷积核。


目的:具有相同的感受野。


卷积公式为:F(i) = F(F(i+1)-1)xS+K。


b77056c6f562d749120d1e90abe92a30.png


上图感受野计算过程如下所示:


F = (1-1)X2+2 = 2;


F = (2-1)X2+3 = 5。


论文中3个3X3卷积核替代7X7卷积核感受野计算过程如下:


F3 = (1-1)X1+3 = 3


F2 = (3-1)X1+3 = 5


F1 = (5-1)X1+3 = 7。


节省参数如下:


假设输入特征矩阵深度为C,那么参数量为:7X7XCXC = 49C²


通过多个小卷积核替代后,参数量为:3X(3X3XCXC) = 27C²。


上文如有错误,恳请各位大佬指正。


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