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Receptive Field
개요
- 특정 CNN Feature에 대해서 입력공간이 영향을 받는 크기
- ex ) 첫 번째 CNN 계층의 Feature의 입력 공간에 대한 Receptive Field는 3x3이다.
- ex ) 두 번째 CNN 계층의 Feature의 입력 공간에 대한 Receptive Field는 5x5이다.
레이어가 깊어질수록 Receptive Field가 넓어지며, 이는 더 넓은 영역의 문맥 정보를 활용할 수 있음을 의미합니다. 이 특성은 Object Detection이나 Segmentation에서 다양한 크기의 객체를 탐지하는 데 중요한 역할을 합니다.
관련 개념
- FPN(Feature Pyramid Network) - 다양한 크기의 Feature Map 활용
- ResNet - Skip-Connection으로 깊은 네트워크에서 효과적인 Receptive Field 확장
- AlexNet - Receptive Field 개념을 활용한 초기 대형 CNN
- Swin Transformer - Window 기반 Attention으로 Receptive Field 확장
참조
https://www.baeldung.com/cs/cnn-receptive-field-size