Рецептивное поле

В конволюционных нейронных сетях (КНС) рецептивное поле - это конкретная область входного изображения, которую может "увидеть" или на которую может повлиять определенная функция в данном слое. По мере прохождения данных через слои сети рецептивное поле каждого нейрона расширяется, что позволяет сети изучать иерархические характеристики. В начальных слоях нейроны имеют небольшие рецептивные поля и обнаруживают простые паттерны, такие как края или цвета. В более глубоких слоях рецептивные поля становятся намного больше, что позволяет сети распознавать сложные объекты и целые сцены, комбинируя более простые паттерны, обнаруженные ранее. Эта концепция является основополагающей для понимания того, как CNN обрабатывают пространственную информацию.

Важность в компьютерном зрении

Размер и качество рецептивного поля имеют решающее значение для работы моделей компьютерного зрения (КЗ). Рецептивное поле соответствующего размера гарантирует, что модель сможет охватить весь контекст объекта. Если рецептивное поле слишком мало для задачи обнаружения объекта, модель может идентифицировать только часть объекта (например, шину вместо автомобиля). И наоборот, слишком большое рецептивное поле может включать в себя отвлекающий фоновый шум, что может сбить модель с толку.

Проектирование эффективной архитектуры сети предполагает тщательный подбор размера рецептивного поля в соответствии с масштабом объектов в наборе данных. Такие техники, как использование расширенных сверток, также известных как атровые свертки, позволяют увеличить рецептивное поле без дополнительных вычислительных затрат, что особенно полезно в таких задачах, как семантическая сегментация. Существуют также инструменты для визуализации рецептивных полей, что помогает в разработке и отладке моделей.

Применение в реальном мире

• Автономные транспортные средства: В самоуправляемых автомобилях модели обнаружения объектов должны идентифицировать пешеходов, транспортные средства и дорожные знаки различных размеров. Такая модель, как Ultralytics YOLO11, разработана с достаточно большим рецептивным полем в глубоких слоях для обнаружения больших грузовиков или автобусов на расстоянии, но при этом сохраняет карты характеристик с меньшими рецептивными полями для обнаружения более близких и мелких объектов.

• Анализ медицинских изображений: При анализе медицинских снимков на предмет обнаружения опухолей размер рецептивного поля должен быть настроен в соответствии с задачей. Для обнаружения мелких, едва заметных аномалий, таких как микрокальцификации на маммограммах, требуется модель с тонким извлечением признаков и меньшим размером рецептивного поля. Для выявления крупных опухолей на МРТ необходимо большее рецептивное поле, чтобы охватить весь контекст поражения и окружающих тканей.

Рецептивное поле в сравнении со смежными понятиями

Для понимания рецептивных полей необходимо отличать их от смежных терминов:

• Размер ядра: Ядро (или фильтр) - это небольшая матрица весов, которая скользит по изображению для выполнения свертки. Размер ядра - это прямой, определяемый пользователем гиперпараметр (например, 3x3 или 5x5). Рецептивное поле, напротив, является эмерджентным свойством, описывающим совокупную область исходного входного сигнала, которая влияет на выход одного нейрона после нескольких сверточных и объединяющих слоев. Больший размер ядра в слое приводит к увеличению рецептивного поля.

• Stride: Stride - это количество пикселей, на которое перемещается конволюционное ядро на каждом шаге. При большем страйде размер рецептивного поля увеличивается быстрее по мере углубления в сеть, так как выходная карта признаков становится меньше, эффективно обобщая большую область входного сигнала.

• Растрирование: Перед сверткой добавляются пиксели по границе входного изображения. Хотя его основная цель - контролировать пространственные размеры выходной карты признаков, он также влияет на рецептивное поле, особенно на краях изображения.

При обучении пользовательских моделей с помощью таких фреймворков глубокого обучения, как PyTorch или TensorFlow, разработчики должны учитывать, как эти элементы в совокупности влияют на рецептивное поле, чтобы оптимизировать производительность для таких задач, как сегментация объектов или оценка позы. Платформы, такие как Ultralytics HUB, упрощают этот процесс, предоставляя предварительно настроенные модели и среды, оптимизированные для широкого спектра задач технического зрения. Для получения более глубоких технических знаний могут быть полезны ресурсы таких организаций, как IEEE Computational Intelligence Society.