为什么越深层的特征图具备更丰富的语义信息?

Question

越深层的特征图的感受野越大可以理解（相当于把图片压缩到10x10，其可以代表原来的整张图片），但为什么其具备更丰富的语义信息呢？这样模糊的应该只能感受到轮廓呀？
但卷积网络中好像是说越浅层的特征图表达的是目标的轮廓，而深层的特征图越能表达物体的细节语义。有点不太明白这点。

Answer 1

LW0020 下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT-3.5

越深层的特征图具备更丰富的语义信息的原因有以下几个方面：

1. 多尺度感受野：深层特征图通过多层卷积池化操作，可以感知到不同尺度的信息。由于特征图的感受野随着网络的深度增加而增大，深层特征图可以捕捉到更全局的语义信息，甚至包括整个物体的上下文。

2. 层级性特征提取：深层特征图在浅层特征图的基础上进行进一步的特征提取，逐渐形成一个层级的语义表示。浅层特征图主要关注物体的纹理和边缘信息，而深层特征图则可以从抽象的角度把握物体的整体形状和结构。

3. 特征重用：深层特征图可以从浅层特征图中进行特征重用。由于卷积神经网络中的卷积层是共享权重的，深层特征图可以利用浅层特征图中已经学到的信息进行特征融合，从而提取出更加丰富和抽象的语义信息。

4. 语义上下文：深层特征图可以通过全局感受野获取更多的语义上下文信息。语义上下文是指物体之间、物体与背景之间的关系。通过深层特征图的全局感受野，可以更好地理解物体的位置、大小以及与周围环境的关系，从而提供更加准确的语义信息。

综上所述，越深层的特征图具备更丰富的语义信息是因为它们可以感知到更大的感受野，在特征提取和特征融合过程中逐渐形成层级的语义表示，同时可以从浅层特征图中进行信息的重用，并且可以获取更多的语义上下文信息。