关于field-of-view和receptive field

最开始接触到这个词是在看deeplab2的论文的时候

中文的意思大概可以理解为视野，

但是这个所谓的视野和感受野（receive field）的关系是什么呢？或者说他们两者有些什么不同之处？

这个是论文里的一段话，我们来简单的看一下他都说了些什么；

空洞卷积（可能是个不标准的翻译）允许我们增大任意一层DCNN filter中的field-of-view

表现最好的DCNN模型使用的是小的卷积核来保持计算量和参数数目之间的平衡；

rate = r 的空洞卷积的filter中插入了r-1个0，将kxk的filter size扩大为了k+(k-1)(r-1) ，这种加0的方法并没有带来计算量的提升。

有了这种方法，我们可以有效地控制这个所谓的 ﬁeld-of-view 来在 accurate localization (small ﬁeld-of-view) and context assimilation (large ﬁeld-of-view). 之间找到一种平衡。

也就是说这个 ﬁeld-of-view 和定位精度与上下文之间还有着千丝万缕的联系，

他们利用这种方法，创立了所谓的 DeepLab-LargeFOV 模型，

原文：【Our DeepLab-LargeFOV model variant [38] employs atrous convolution with rate r = 12 in VGG-16 ‘fc6’ layer with signiﬁcant performance gains, 】

说真的，到这里，我并没有发现这个概念与感受野之间到底有什么差别。。。。。。

这里还有论文的一张配图

这里在说DeepLab-LargeFOV的时候都是在pool5之后的layer做文章，这后面的几个层原来是全连接层，按照FCN的思想改成了卷积层。

可能是因为这样，才不叫receptive field 而改为了field-of-view 吧。。。。。。

（纯属个人的胡乱猜测）

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