在视觉皮层中,相同区域的神经元的局部感受野的大小是不同的,从而可以在相

在视觉皮层中,相同区域的神经元的局部感受野的大小是不同的,从而可以在相同的处理阶段中获得不同尺寸的空间信息。然而,在设计卷积网络时,神经元感受野的其他属性并没有被考虑到,比如感受野尺寸的自适应调整。视觉皮层<br>的神经元的感受野尺寸是受激励调制的, In onG这种具有多个分支的网络其内部存在一种潜在的机制可以在下一个卷积层根据输入的内容调整神经元感受野的Q大小,这是因为下一个卷积层通过线性组合将不同分支的特征进行融合,但是这种线性组合的方法不足于提供网络强大的调整能力。 SKNet是一种非线性的方法融合来自不同核的特征进而实现感受野不同尺寸的调整,其包含了三个操作:splt操作产生多个不同核尺寸的通道与神经元的不同感受野尺寸相关;Fuse操作组合融合来自多通道的信息从而获得一个全局及可理解性的表示用于进行权重选择;Select操作根据挑选得到的权重对不同核尺寸的 feature map进行融合。

在视觉皮层中,相同区域的神经元的局部感受野的大小是不同的,从而可以在相同的处理阶段中获得不同尺寸的空间信息。 然而,在设计卷积网络时,神经元感受野的其他属性并没有被考虑到,比如感受野尺寸的自适应调整。 视觉皮层<br>的神经元的感受野尺寸是受激励调制的, In onG这种具有多个分支的网络其内部存在一种潜在的机制可以在下一个卷积层根据输入的内容调整神经元感受野的Q大小,这是因为下一个卷积层通过线性组合将不同分支的特征进行融合,但是这种线性组合的方法不足于提供网络强大的调整能力。 SKNet是一种非线性的方法融合来自不同核的特征进而实现感受野不同尺寸的调整,其包含了三个操作:splt操作产生多个不同核尺寸的通道与神经元的不同感受野尺寸相关; Fuse操作组合融合来自多通道的信息从而获得一个全局及可理解性的表示用于进行权重选择; Select操作根据挑选得到的权重对不同核尺寸的 feature map进行融合。

In the visual cortex, the size of the local receptive field of neurons in the same area is different, so different sizes of spatial information can be obtained in the same processing stage. However, when designing convolution network, other properties of receptive field are not considered, such as adaptive adjustment of receptive field size. Visual cortex<br>The size of receptive field of neuron in the next convolution layer is stimulated and modulated. In ong, a network with multiple branches, there is a potential mechanism to adjust the Q size of receptive field of neuron in the next convolution layer according to the input content. This is because the next convolution layer fuses the characteristics of different branches through linear combination, However, this method provides a strong ability to adjust the network. Sknet is a non-linear method to fuse the features from different nuclei to achieve different size adjustment of receptive field. It includes three operations: SPLT operation generates multiple channels with different kernel sizes, which are related to different receptive field sizes of neurons; fuse operation combines the information from multiple channels to obtain a global and understandable representation for weight selection; and fuse operation combines the information from multiple channels to obtain a global and understandable representation for weight selection; The select operation fuses feature maps with different core sizes according to the selected weights.<br>