彻底搞懂感受野的含义与计算

什么是感受野
约定
感受野大小
感受野中心
小结
参考

什么是感受野

The receptive field is defined as the region in the input space that a particular CNN’s feature is looking at (i.e. be affected by).

—— A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Neural Networks

感受野（Receptive Field），指的是神经网络中神经元“看到的”输入区域，在卷积神经网络中，feature map上某个元素的计算受输入图像上某个区域的影响，这个区域即该元素的感受野。

卷积神经网络中，越深层的神经元看到的输入区域越大，如下图所示，kernel size 均为$3 \times 3$，stride均为1，绿色标记的是$Layer 2$ 每个神经元看到的区域，黄色标记的是$Layer 3$ 看到的区域，具体地，$Layer 2$每个神经元可看到$Layer 1$ 上 $3 \times 3$ 大小的区域，$Layer3$ 每个神经元看到$Layer 2$ 上 $3 \times 3$ 大小的区域，该区域可以又看到$Layer 1$ 上 $5 \times 5$ 大小的区域。

所以，感受野是个相对概念，某层feature map上的元素看到前面不同层上的区域范围是不同的，通常在不特殊指定的情况下，感受野指的是看到输入图像上的区域。

为了具体计算感受野，这里借鉴视觉系统中的概念，

\[receptive \ field = center + surround \]

准确计算感受野，需要回答两个子问，即视野中心在哪和视野范围多大。

只有看到”合适范围的信息”才可能做出正确的判断，否则就可能“盲人摸象”或者“一览众山小”；
目标识别问题中，我们需要知道神经元看到是哪个区域，才能合理推断物体在哪以及判断是什么物体。

但是，网络架构多种多样，每层的参数配置也不尽相同，感受野具体该怎么计算？

约定

在正式计算之前，先对数学符号做如下约定，

$k$：kernel size
$p$：padding size
$s$：stride size
$Layer$：用$Layer$表示feature map，特别地 $Layer \ 0$为输入图像；
$Conv$：用$Conv$表示卷积，$k$、$p$、$s$为卷积层的超参数，$Conv \ l$的输入和输出分别为 $Layer \ l-1$ 和 $Layer \ l+1$；
$n$：feature map size为 $n \times n$，这里假定$height = width$；
$r$：receptive field size为$r \times r$，这里假定感受野为方形；
$j$：feature map上相邻元素间的像素距离，即将feature map上的元素与输入图像$Layer \ 0$ 上感受野的中心对齐后，相邻元素在输入图像上的像素距离，也可以理解为 feature map上前进1步相当于输入图像上前进多少个像素，如下图所示，feature map上前进1步，相当于输入图像上前进2个像素，$j=2$；
$start$：feature map左上角元素在输入图像上的感受野中心坐标$(start, start)$，即视野中心的坐标，在上图中，左上角绿色块感受野中心坐标为$(0.5, 0.5)$，即左上角蓝色块中心的坐标，左上角白色虚线块中心的坐标为$(-0.5, -0.5)$；
$l$：$l$表示层，卷积层为$Conv \ l$，其输入feature map为$Layer \ l-1$，输出为$Layer \ l$。

下面假定所有层均为卷积层。

感受野大小

感受野大小的计算是个递推公式。

再看上面的动图，如果feature map $Layer \ 2 $ 上的一个元素$A$看到feature map $Layer \ 1$ 上的范围为$3 \times 3$（图中绿色块），其大小等于kernel size $k_2$，所以，$A$看到的感受野范围$r_2$等价于$Layer \ 1$上$3 \times 3$窗口看到的$Layer \ 0$ 范围，据此可以建立起相邻$Layer$感受野的关系，如下所示，其中$r_{l}$为$Layer \ l$的感受野，$r_{l-1}$为$Layer \ l-1$ 的感受野，

\[r_{l} = r_{l-1} + (k_{l} - 1) * j_{l-1} \]

$Layer \ l$ 一个元素的感受野$r_{l}$等价于$Layer \ l-1$ 上$k \times k$ 个感受野的叠加；
$Layer \ l-1$ 上一个元素的感受野为$r_{l-1}$；
$Layer \ l-1$ 上连续$k$ 个元素的感受野可以看成是，第1个元素看到的感受野加上剩余$k-1$步扫过的范围，$Layer \ l-1$ 上每前进1个元素相当于在输入图像上前进$j_{l-1}$个像素，结果等于$r_{l-1} + (k - 1) \times j_{l-1}$

可视化如下图所示，

receptive field size

下面的问题是，$j_{in}$怎么求？

$Layer \ l$ 上前进1个元素相当于$Layer \ l-1$上前进$s_l$个元素，转换成像素单位为

\[j_{l} = j_{l-1} \times s_{l} \]

其中，$s_l$为$Conv \ l$的kernel在$Layer \ l-1$ 上滑动的步长，输入图像的$s_0 = 1$。

根据递推公式可知，

\[\begin{aligned}j_l &= \prod_{i=1}^{l} s_{i}\\\end{aligned} \]

$Layer \ l$上前进1个元素，相当于在输入图像前进了$\prod_{i=1}^{l} s_{i}$个像素，即前面所有层$stride$的连乘。

进一步可得，$Layer \ l$的感受野大小为

\[\begin{aligned}r_{l} &= r_{l-1} + \left(k_{l}-1\right) * j_{l-1} \\&= r_{l-1}+\left(\left(k_{l}-1\right) * \prod_{i=1}^{l-1} s_{i}\right)\end{aligned} \]

感受野中心

感受野中心的计算也是个递推公式。

在上一节中计算得$j_l = \prod_{i=1}^{l} s_{i}$，表示feature map $Layer \ l$上前进1个元素相当于在输入图像上前进的像素数目，如果将feature map上元素与感受野中心对齐，则$j_l$为感受野中心之间的像素距离。如下图所示，

receptive field center

其中，各层的kernel size、padding、stride超参数已在图中标出，右侧图为feature map和感受野中心对齐后的结果。

相邻$Layer$间，感受野中心的关系为

\[start_{l} = start_{l-1} + (\frac{k_l - 1}{2} - p_l) * j_{l-1} \]

所有的$start$坐标均相对于输入图像坐标系。其中，$start_0=(0.5,0.5)$，为输入图像左上角像素的中心坐标，$start_{l-1}$表示$Layer \ l-1$左上角元素的感受野中心坐标，$(\frac{k_l - 1}{2} - p_l)$为$Layer \ l$与$Layer \ l-1$感受野中心相对于$Layer \ l-1$坐标系的偏差，该偏差需折算到输入图像坐标系，其值需要乘上$j_{l-1}$，即$Layer \ l-1$相邻元素间的像素距离，相乘的结果为$(\frac{k_l - 1}{2} - p_l) * j_{l-1}$，即感受野中心间的像素距离——相对输入图像坐标系。至此，相邻$Layer$间感受野中心坐标间的关系就不难得出了，这个过程可视化如下。

receptive field center calculation

知道了$Layer \ l$左上角元素的感受野中心坐标$(start_l, start_l)$，通过该层相邻元素间的像素距离$j_l$可以推算其他元素的感受野中心坐标。

小结

将感受野的相关计算小结一下，

\[\begin{aligned}j_{l} &= j_{l-1} \times s_{l} \\j_l &= \prod_{i=1}^{l} s_{i}\\r_{l} &= r_{l-1} + \left(k_{l}-1\right) * j_{l-1} \\&= r_{l-1}+\left(\left(k_{l}-1\right) * \prod_{i=1}^{l-1} s_{i}\right) \\start_{l} &= start_{l-1} + (\frac{k_l - 1}{2} - p_l) * j_{l-1}\end{aligned} \]

由上面的递推公式，就可以从前向后逐层计算感受野了，代码可参见computeReceptiveField.py，在线可视化计算可参见Receptive Field Calculator。

最后，还有几点需要注意，

$Layer \ l$的感受野大小与$s_l$、$p_l$无关，即当前feature map元素的感受野大小与该层相邻元素间的像素距离无关；
为了简化，通常将padding size设置为kernel的半径，即$p = \frac{k-1}{2}$，可得$start_l = start_{l-1}$，使得feature map $Layer \ l$ 上$(x, y)$位置的元素，其感受野中心坐标为$(x j_l, y j_l)$；
对于空洞卷积dilated convolution，相当于改变了卷积核的尺寸，若含有$dilation\ rate$参数，只需将$k_l$替换为$dilation \ rate * (k_l - 1) + 1$ ，$dilation\ rate=1$时为正常卷积；
对于pooling层，可将其当成特殊的卷积层，同样存在kernel size、padding、stride参数；
非线性激活层为逐元素操作，不改变感受野。

以上。

参考

posted @ 2019-12-19 17:47 shine-lee 阅读(39079) 评论(7) 编辑收藏举报

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