请问pvanet的网络结构的感受野应该如何计算?pvanet中存在inception结构，就是存在不同大小尺寸的卷积核，目前的说法是按照卷积核最大的尺寸来，该结构最早是googlenet的inception结构中，pvanet里面用的是googlenet的v2的版本，然后目前的常规算法是RF=(RF-1)xStride+size，但是这样计算出来结果和论文给出的结果还是不一致，论文给出的感受野是大小是809。
链接是pvanet的网络结构https://github.com/twmht/PVANet-FACE/blob/master/models/pvanet/imagenet/pva9.1_preAct_test.prototxt
哪位大侠可以回答一下这个问题?谢谢！
请问pvanet的网络结构的感受野应该如何计算?
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1条回答 默认 最新
- 2021-01-22 09:58回答 4 已采纳 一个图片通过神经网络推理得到特征图谱（feature map），相当于对图片的浓缩，那么特征图谱中的一个位置反向映射回原图，在原图中对应的是一片区域，这片区域就是其对应的感受野了
- 2022-12-25 11:38回答 3 已采纳 存在没分配内存的指针
- 2022-05-20 09:45回答 1 已采纳 这种东西最好看产品手册，这玩意儿又不是人手一台，要找个用过的人恐怕不容易吧。
- 2017-07-28 23:56linolzhang的博客 PVANet 论文：PVANET: Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection 【点击下载】 Caffe代码：【Github】 设计了一种轻量级的网络，取名叫 PVANet，特点是 Channel少、Layer多，在 ...
- 2021-01-27 13:13回答 1 已采纳 //定义一个新的堆栈S Stack *S=NULL; //创建一个能容纳10个单元的空堆栈 Create(S,10); 使用create()函数是对s进行赋值，而不是改
- 2023-03-14 22:40回答 3 已采纳 在 C++ 中，野指针指的是没有被正确初始化或者指向的对象已经被删除的指针。它通常会指向一个未知的内存地址，这种指针是无效的，使用它会导致未定义的行为，包括程序崩溃、数据损坏等严重后果。 可以通过以下
- 2022-12-19 13:11回答 3 已采纳 char*s没有分配空间，他只是一个指针变量，并不能直接往里面写入字符串。正确的写法应该是下面这样 char s[1024];//改成一个数组 scanf("%s",s); 如果对你有帮
- 2017-08-16 22:01BigCowPeking的博客 PVANET原理
- 2022-07-08 21:55回答 5 已采纳 这里 r 虽然不是野指针，但在后面的for(){} 循环里， *q = *(q-1); 这条语句在执行时，循环改变了数组最后一位的元素的值。
- 2022-08-29 13:23回答 3 已采纳 好吧，最后只能让我放弃try&catch了，我选择在结构体（类）里添加一个bool属性，叫做isObjVaild,c++构造时默认值为false,那么要想让isObjValid为true,则GMI必须
- 2022-08-31 22:11回答 2 已采纳 其他看着还行，t=intersection(A,B);o=t->next;这里有可能出现野指针，你确认下
- 2018-04-26 15:05宗而研之的博客 参考：https://www.jianshu.com/p/362f2535adb0参考：http://www.cnblogs.com/fariver/p/7449563.html论文：Lightweight Deep Neural Networks for Real-time Object DetectionGithub：PVANetC++ Demo ：...算法...
- 2021-11-05 20:13回答 1 已采纳 你将你的1000行3列输入的时候按照一列一列输入： for i=1:1:size(y,2) D=FractalDim(y(:,i),2^9); % 分析 end
- 2019-08-26 22:41纸上得来终觉浅～的博客 AI 科技评论按：本文作者 ...前者是先由算法生成一系列作为样本的候选框，再通过卷积神经网络进行样本分类；后者则不用产生候选框，直接将目标边框定位的问题转化为回归问题处理。正是由于两种方法的差异，在性能上...
- 2019-08-09 22:08aift的博客 文章目录简介网络结构C.ReLUInception structureHyperNet实验过程References 简介 PVANet: Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection——是RCNN系列目标方向，其基于Faster-RCNN进行了...
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