基于人脸检测的论文

基于人脸检测的论文

姓名：张钰  学号：21011210154  学院：通信工程学院 【嵌牛导读】Frequency-aware Discriminative Feature Learning Supervised by Single-Center Loss for Face Forgery Detection论文阅读笔记 【嵌牛鼻子】Deepfake人脸检测方法，基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架FDFL，将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测，实现SOTA性能 【嵌牛提问】本文对于伪造人脸检测的优势在哪里体现 【嵌牛正文】 转自：

计算机论文题目

随着大科学时代的到来及科技水平的高速发展，计算机科学与技术已经渗透到我国经济、社会的各个领域，这些都有利于全球经济的发展，还极大地推动了社会的进步，

1、基于物联网的煤矿井下监测网络平台关键技术研究

2、基于抽象状态自动机和π演算的UML动态语义研究

3、基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究

4、基于矩阵化特征表示和Ho-Kashyap算法的分类器设计方法研究

5、基于博弈论的云计算资源调度方法研究

6、基于合约的泛型Web服务组合与选择研究

7、本体支持的Web服务智能协商和监测机制研究

8、基于神经网络的不平衡数据分类方法研究

9、基于内容的图像检索与推荐技术研究

10、物联网技术及其在监管场所中的应用

11、移动图书馆的研发与实现

12、图书馆联机公共目录查询系统的研究与实现

13、基于O2O模式的外卖订餐系统

14、网络时代个人数据与隐私保护的调查分析

15、微信公众平台CMS的设计与实现

16、环保部门语义链网络图形化呈现系统

17、BS结构计量信息管理系统设计与研究

18、基于上下文的天然气改质分析控制系统的设计与实现

19、基于增量学习和特征融合的多摄像机协作监控系统目标匹配方法研究

20、无线自组网络密钥管理及认证技术的研究

21、基于CDMI的云存储框架技术研究

22、磨损均衡在提高SSD使用寿命中的应用与改进

23、基于.NET的物流管理软件的设计与实现

24、车站商铺信息管理系统设计与实现

25、元数据模型驱动的合同管理系统的设计与实现

26、安睡宝供应与销售客户数据管理与分析系统

27、基于OpenCV的人脸检测与跟踪算法研究

28、基于PHP的负载均衡技术的研究与改进

29、协同药物研发平台的构建及其信任机制研究

30、光纤网络资源的智能化管理方法研究

31、基于差异同步的云存储研究和实践

32、基于Swift的云存储产品优化及云计算虚拟机调度算法研究

33、基于Hadoop的重复数据删除技术研究

34、中文微博情绪分析技术研究

35、基于协议代理的内控堡垒主机的设计与实现

36、公交车辆保修信息系统的研究与设计

37、基于移动互联网的光纤网络管理系统设计与开发

38、基于云平台的展馆综合管理系统

39、面向列表型知识库的组织机构实体链接方法研究

40、Real-time Hand Gesture Recognition by Using Geometric Feature

41、基于事件的社交网络核心节点挖掘算法的研究与应用

42、线性判别式的比较与优化方法研究

43、面向日志分类的蚁群聚类算法研究

44、基于决策树的数据挖掘技术在电信欠费管理中的应用与研究

45、基于信任关系与主题分析的微博用户推荐技术

46、微博用户兴趣挖掘技术研究

47、面向多源数据的信息抽取方法研究

48、基于本体约束规则与遗传算法的BIM进度计划自动生成研究

49、面向报关行的通关服务软件研究与优化

50、云应用开发框架及云服务推进策略的研究与实践

51、复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响

52、空中交通拥挤的识别与预测方法研究

53、基于RTT的端到端网络拥塞控制研究

54、基于体系结构的无线局域网安全弱点研究

55、物联网中的RFID安全协议与可信保障机制研究

56、机器人认知地图创建关键技术研究

57、Web服务网络分析和社区发现研究

58、基于球模型的三维冠状动脉中心线抽取方法研究

59、认知无线网络中频谱分配策略的建模理论与优化方法研究

60、传感器网络关键安全技术研究

61、任务关键系统的软件行为建模与检测技术研究

62、基于多尺度相似学习的图像超分辨率重建算法研究

63、基于服务的信息物理融合系统可信建模与分析

64、电信机房综合管控系统设计与实现

65、粒子群改进算法及在人工神经网络中的应用研究

66、污染源自动监控数据传输标准的研究与应用

67、一种智能力矩限制器的设计与研究

68、移动IPv6切换技术的研究

69、基于移动Ad hoc网络路由协议的改进研究

70、机会网络中基于社会关系的数据转发机制研究

71、嵌入式系统视频会议控制技术的研究与实现

72、基于PML的物联网异构信息聚合技术研究

73、基于移动P2P网络的广播数据访问优化机制研究

74、基于开放业务接入技术的业务移动性管理研究

75、基于AUV的UWSN定位技术的研究

76、基于隐私保护的无线传感网数据融合技术研究

77、基于DIVA模型语音生成和获取中小脑功能及其模型的研究

78、无线网络环境下流媒体传送技术的研究与实现

79、异构云计算平台中节能的任务调度策略研究

80、PRAM模型应用于同步机制的研究

81、云计算平台中虚拟化资源监测与调度关键技术研究

82、云存储系统中副本管理机制的研究

83、嵌入式系统图形用户界面开发技术研究

84、基于多维管理的呼叫中心运行系统技术研究

85、嵌入式系统的流媒体播放器设计与性能优化

86、基于组合双向拍卖的云资源调度算法的研究

87、融入隐私保护的特征选择算法研究

88、济宁一中数字化校园系统的设计与实现

89、移动合作伙伴管理系统的设计与实现

90、黄山市地税局网络开票系统的设计与应用

91、基于语义的领域信息抽取系统

92、基于MMTD的图像拼接方法研究

93、基于关系的垃圾评论检测方法

94、IPv6的过渡技术在终端综合管理系统中的实现与应用

95、基于超声波测距与控制的运动实验平台研发

96、手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究

97、位置可视化方法及其应用研究

98、DIVA模型中定时和预测功能的研究

99、基于蚁群的Ad Hoc路由空洞研究

100、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究

101、复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响

102、空中交通拥挤的识别与预测方法研究

103、基于RTT的端到端网络拥塞控制研究

104、基于体系结构的无线局域网安全弱点研究

105、物联网中的RFID安全协议与可信保障机制研究

106、机器人认知地图创建关键技术研究

107、Web服务网络分析和社区发现研究

108、基于球模型的`三维冠状动脉中心线抽取方法研究

109、认知无线网络中频谱分配策略的建模理论与优化方法研究

110、传感器网络关键安全技术研究

111、任务关键系统的软件行为建模与检测技术研究

112、基于多尺度相似学习的图像超分辨率重建算法研究

113、基于服务的信息物理融合系统可信建模与分析

114、电信机房综合管控系统设计与实现

115、粒子群改进算法及在人工神经网络中的应用研究

116、污染源自动监控数据传输标准的研究与应用

117、一种智能力矩限制器的设计与研究

118、移动IPv6切换技术的研究

119、基于移动Ad hoc网络路由协议的改进研究

120、机会网络中基于社会关系的数据转发机制研究

121、嵌入式系统视频会议控制技术的研究与实现

122、基于PML的物联网异构信息聚合技术研究

123、基于移动P2P网络的广播数据访问优化机制研究

124、基于开放业务接入技术的业务移动性管理研究

125、基于AUV的UWSN定位技术的研究

126、基于隐私保护的无线传感网数据融合技术研究

127、基于DIVA模型语音生成和获取中小脑功能及其模型的研究

128、无线网络环境下流媒体传送技术的研究与实现

129、异构云计算平台中节能的任务调度策略研究

130、PRAM模型应用于同步机制的研究

131、云计算平台中虚拟化资源监测与调度关键技术研究

132、云存储系统中副本管理机制的研究

133、嵌入式系统图形用户界面开发技术研究

134、基于多维管理的呼叫中心运行系统技术研究

135、嵌入式系统的流媒体播放器设计与性能优化

136、基于组合双向拍卖的云资源调度算法的研究

137、融入隐私保护的特征选择算法研究

138、济宁一中数字化校园系统的设计与实现

139、移动合作伙伴管理系统的设计与实现

140、黄山市地税局网络开票系统的设计与应用

141、基于语义的领域信息抽取系统

142、基于MMTD的图像拼接方法研究

143、基于关系的垃圾评论检测方法

144、IPv6的过渡技术在终端综合管理系统中的实现与应用

145、基于超声波测距与控制的运动实验平台研发

146、手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究

147、位置可视化方法及其应用研究

148、DIVA模型中定时和预测功能的研究

149、基于蚁群的Ad Hoc路由空洞研究

150、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究

基于opencv的人脸检测论文

计算机论文题目

随着大科学时代的到来及科技水平的高速发展，计算机科学与技术已经渗透到我国经济、社会的各个领域，这些都有利于全球经济的发展，还极大地推动了社会的进步，

1、基于物联网的煤矿井下监测网络平台关键技术研究

2、基于抽象状态自动机和π演算的UML动态语义研究

3、基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究

4、基于矩阵化特征表示和Ho-Kashyap算法的分类器设计方法研究

5、基于博弈论的云计算资源调度方法研究

6、基于合约的泛型Web服务组合与选择研究

7、本体支持的Web服务智能协商和监测机制研究

8、基于神经网络的不平衡数据分类方法研究

9、基于内容的图像检索与推荐技术研究

10、物联网技术及其在监管场所中的应用

11、移动图书馆的研发与实现

12、图书馆联机公共目录查询系统的研究与实现

13、基于O2O模式的外卖订餐系统

14、网络时代个人数据与隐私保护的调查分析

15、微信公众平台CMS的设计与实现

16、环保部门语义链网络图形化呈现系统

17、BS结构计量信息管理系统设计与研究

18、基于上下文的天然气改质分析控制系统的设计与实现

19、基于增量学习和特征融合的多摄像机协作监控系统目标匹配方法研究

20、无线自组网络密钥管理及认证技术的研究

21、基于CDMI的云存储框架技术研究

22、磨损均衡在提高SSD使用寿命中的应用与改进

23、基于.NET的物流管理软件的设计与实现

24、车站商铺信息管理系统设计与实现

25、元数据模型驱动的合同管理系统的设计与实现

26、安睡宝供应与销售客户数据管理与分析系统

27、基于OpenCV的人脸检测与跟踪算法研究

28、基于PHP的负载均衡技术的研究与改进

29、协同药物研发平台的构建及其信任机制研究

30、光纤网络资源的智能化管理方法研究

31、基于差异同步的云存储研究和实践

32、基于Swift的云存储产品优化及云计算虚拟机调度算法研究

33、基于Hadoop的重复数据删除技术研究

34、中文微博情绪分析技术研究

35、基于协议代理的内控堡垒主机的设计与实现

36、公交车辆保修信息系统的研究与设计

37、基于移动互联网的光纤网络管理系统设计与开发

38、基于云平台的展馆综合管理系统

39、面向列表型知识库的组织机构实体链接方法研究

40、Real-time Hand Gesture Recognition by Using Geometric Feature

41、基于事件的社交网络核心节点挖掘算法的研究与应用

42、线性判别式的比较与优化方法研究

43、面向日志分类的蚁群聚类算法研究

44、基于决策树的数据挖掘技术在电信欠费管理中的应用与研究

45、基于信任关系与主题分析的微博用户推荐技术

46、微博用户兴趣挖掘技术研究

47、面向多源数据的信息抽取方法研究

48、基于本体约束规则与遗传算法的BIM进度计划自动生成研究

49、面向报关行的通关服务软件研究与优化

50、云应用开发框架及云服务推进策略的研究与实践

51、复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响

52、空中交通拥挤的识别与预测方法研究

53、基于RTT的端到端网络拥塞控制研究

54、基于体系结构的无线局域网安全弱点研究

55、物联网中的RFID安全协议与可信保障机制研究

56、机器人认知地图创建关键技术研究

57、Web服务网络分析和社区发现研究

58、基于球模型的三维冠状动脉中心线抽取方法研究

59、认知无线网络中频谱分配策略的建模理论与优化方法研究

60、传感器网络关键安全技术研究

61、任务关键系统的软件行为建模与检测技术研究

62、基于多尺度相似学习的图像超分辨率重建算法研究

63、基于服务的信息物理融合系统可信建模与分析

64、电信机房综合管控系统设计与实现

65、粒子群改进算法及在人工神经网络中的应用研究

66、污染源自动监控数据传输标准的研究与应用

67、一种智能力矩限制器的设计与研究

68、移动IPv6切换技术的研究

69、基于移动Ad hoc网络路由协议的改进研究

70、机会网络中基于社会关系的数据转发机制研究

71、嵌入式系统视频会议控制技术的研究与实现

72、基于PML的物联网异构信息聚合技术研究

73、基于移动P2P网络的广播数据访问优化机制研究

74、基于开放业务接入技术的业务移动性管理研究

75、基于AUV的UWSN定位技术的研究

76、基于隐私保护的无线传感网数据融合技术研究

77、基于DIVA模型语音生成和获取中小脑功能及其模型的研究

78、无线网络环境下流媒体传送技术的研究与实现

79、异构云计算平台中节能的任务调度策略研究

80、PRAM模型应用于同步机制的研究

81、云计算平台中虚拟化资源监测与调度关键技术研究

82、云存储系统中副本管理机制的研究

83、嵌入式系统图形用户界面开发技术研究

84、基于多维管理的呼叫中心运行系统技术研究

85、嵌入式系统的流媒体播放器设计与性能优化

86、基于组合双向拍卖的云资源调度算法的研究

87、融入隐私保护的特征选择算法研究

88、济宁一中数字化校园系统的设计与实现

89、移动合作伙伴管理系统的设计与实现

90、黄山市地税局网络开票系统的设计与应用

91、基于语义的领域信息抽取系统

92、基于MMTD的图像拼接方法研究

93、基于关系的垃圾评论检测方法

94、IPv6的过渡技术在终端综合管理系统中的实现与应用

95、基于超声波测距与控制的运动实验平台研发

96、手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究

97、位置可视化方法及其应用研究

98、DIVA模型中定时和预测功能的研究

99、基于蚁群的Ad Hoc路由空洞研究

100、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究

101、复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响

102、空中交通拥挤的识别与预测方法研究

103、基于RTT的端到端网络拥塞控制研究

104、基于体系结构的无线局域网安全弱点研究

105、物联网中的RFID安全协议与可信保障机制研究

106、机器人认知地图创建关键技术研究

107、Web服务网络分析和社区发现研究

108、基于球模型的`三维冠状动脉中心线抽取方法研究

109、认知无线网络中频谱分配策略的建模理论与优化方法研究

110、传感器网络关键安全技术研究

111、任务关键系统的软件行为建模与检测技术研究

112、基于多尺度相似学习的图像超分辨率重建算法研究

113、基于服务的信息物理融合系统可信建模与分析

114、电信机房综合管控系统设计与实现

115、粒子群改进算法及在人工神经网络中的应用研究

116、污染源自动监控数据传输标准的研究与应用

117、一种智能力矩限制器的设计与研究

118、移动IPv6切换技术的研究

119、基于移动Ad hoc网络路由协议的改进研究

120、机会网络中基于社会关系的数据转发机制研究

121、嵌入式系统视频会议控制技术的研究与实现

122、基于PML的物联网异构信息聚合技术研究

123、基于移动P2P网络的广播数据访问优化机制研究

124、基于开放业务接入技术的业务移动性管理研究

125、基于AUV的UWSN定位技术的研究

126、基于隐私保护的无线传感网数据融合技术研究

127、基于DIVA模型语音生成和获取中小脑功能及其模型的研究

128、无线网络环境下流媒体传送技术的研究与实现

129、异构云计算平台中节能的任务调度策略研究

130、PRAM模型应用于同步机制的研究

131、云计算平台中虚拟化资源监测与调度关键技术研究

132、云存储系统中副本管理机制的研究

133、嵌入式系统图形用户界面开发技术研究

134、基于多维管理的呼叫中心运行系统技术研究

135、嵌入式系统的流媒体播放器设计与性能优化

136、基于组合双向拍卖的云资源调度算法的研究

137、融入隐私保护的特征选择算法研究

138、济宁一中数字化校园系统的设计与实现

139、移动合作伙伴管理系统的设计与实现

140、黄山市地税局网络开票系统的设计与应用

141、基于语义的领域信息抽取系统

142、基于MMTD的图像拼接方法研究

143、基于关系的垃圾评论检测方法

144、IPv6的过渡技术在终端综合管理系统中的实现与应用

145、基于超声波测距与控制的运动实验平台研发

146、手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究

147、位置可视化方法及其应用研究

148、DIVA模型中定时和预测功能的研究

149、基于蚁群的Ad Hoc路由空洞研究

150、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究

建议你主攻facedetect。Opencv有samples文件夹,其中可以帮助你完成毕设。 另外,建议你前往知网看看别人的论文。

人脸检测的论文

URL: 论文pdf Google出品。亚毫秒级的移动端人脸检测算法。移动端可达200~1000+FPS速度。主要以下改进： 在深度可分离卷积中，计算量主要为point-wise部分，增加depth-wise部分卷积核大小并不会明显增加成本。因此本文在depth-wise部分采用了5x5的卷积核，已获得更大的感受野，故此可以降低在层数上的需求。 此外，启发于mobilenetV2，本文设计了一个先升后降的double BlazeBlock。BlazeBlock适用于浅层，double BlazeBlock适用于深层。 16x16的anchor是一样的，但本文将8x8，4x4和2x2的2个anchor替换到8x8的6个anchor。此外强制限制人脸的长宽为1：1。 由于最后一层feature map较大（相对于ssd），导致预测结果会较多，在连续帧预测过程中，nms会变导致人脸框变得更加抖动。本文在原始边界框的回归参数估计变为其与重叠概率的加权平均。这基本没有带来预测时间上的消耗，但在提升了10%的性能。 效果好速度快的方法想不想要？

写一篇基于实时监控人脸检测的论文，可以按照以下步骤进行：1. 研究背景和意义：介绍实时监控人脸检测技术在安防、智能家居等领域的应用，并说明该技术对社会发展的重要性。2. 相关工作综述：对当前主流的人脸检测算法进行梳理和总结，包括传统方法（如Haar特征分类器、HOG+SVM）以及深度学习方法（如卷积神经网络）。并分析其优缺点及适用场景。3. 实验设计与数据集选择：详细描述本次实验所使用的硬件设备、软件环境以及数据集来源。同时还需解释为什么选择这些硬件设备和数据集，并且需要提供相关参数设置。4. 方法介绍：详细介绍采用哪种算法来进行实时监控人脸检测，包括模型架构、训练过程中使用到的技巧等方面。此外，还需说明如何将该算法应用于视频流中，并保证高效率地运行。5. 实验结果与分析：给出本次实验得到的具体结果，在不同条件下测试准确率、召回率等指标，并通过图表形式直观呈现。同时也需要针对结果进行分析，找出其中存在问题或者改进空间之处。6. 结论与展望：总结本次研究成果并归纳出最新发现；同时也需要指出目前存在问题或者未来可开展工作方向。最后强调该项技术在未来可能带来更多广泛而深远影响。 7. 参考文献: 列举文章引用过所有参考资料, 便于读者查阅相关信息.以上是一份简单论文框架, 具体内容根据自身情况灵活调整即可。

人脸检测论文

写一篇基于实时监控人脸检测的论文，可以按照以下步骤进行：1. 研究背景和意义：介绍实时监控人脸检测技术在安防、智能家居等领域的应用，并说明该技术对社会发展的重要性。2. 相关工作综述：对当前主流的人脸检测算法进行梳理和总结，包括传统方法（如Haar特征分类器、HOG+SVM）以及深度学习方法（如卷积神经网络）。并分析其优缺点及适用场景。3. 实验设计与数据集选择：详细描述本次实验所使用的硬件设备、软件环境以及数据集来源。同时还需解释为什么选择这些硬件设备和数据集，并且需要提供相关参数设置。4. 方法介绍：详细介绍采用哪种算法来进行实时监控人脸检测，包括模型架构、训练过程中使用到的技巧等方面。此外，还需说明如何将该算法应用于视频流中，并保证高效率地运行。5. 实验结果与分析：给出本次实验得到的具体结果，在不同条件下测试准确率、召回率等指标，并通过图表形式直观呈现。同时也需要针对结果进行分析，找出其中存在问题或者改进空间之处。6. 结论与展望：总结本次研究成果并归纳出最新发现；同时也需要指出目前存在问题或者未来可开展工作方向。最后强调该项技术在未来可能带来更多广泛而深远影响。 7. 参考文献: 列举文章引用过所有参考资料, 便于读者查阅相关信息.以上是一份简单论文框架, 具体内容根据自身情况灵活调整即可。

URL: 论文pdf Google出品。亚毫秒级的移动端人脸检测算法。移动端可达200~1000+FPS速度。主要以下改进： 在深度可分离卷积中，计算量主要为point-wise部分，增加depth-wise部分卷积核大小并不会明显增加成本。因此本文在depth-wise部分采用了5x5的卷积核，已获得更大的感受野，故此可以降低在层数上的需求。 此外，启发于mobilenetV2，本文设计了一个先升后降的double BlazeBlock。BlazeBlock适用于浅层，double BlazeBlock适用于深层。 16x16的anchor是一样的，但本文将8x8，4x4和2x2的2个anchor替换到8x8的6个anchor。此外强制限制人脸的长宽为1：1。 由于最后一层feature map较大（相对于ssd），导致预测结果会较多，在连续帧预测过程中，nms会变导致人脸框变得更加抖动。本文在原始边界框的回归参数估计变为其与重叠概率的加权平均。这基本没有带来预测时间上的消耗，但在提升了10%的性能。 效果好速度快的方法想不想要？

在Cver上看到一篇推文，总结了多篇类似anchor-free论文: : Unifying Landmark Localization with End to End Object Detection Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection : Detecting Objects as Paired Keypoints Object Detection by Grouping Extreme and Center Points Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection : Fully Convolutional One-Stage Object Detection Anchor-Free Region Proposal Network for Faster R-CNN based Text Detection Approaches : Beyond Anchor-based Object Detector DenseBox， 这是一篇百度2016年挂出来的论文，距离现在比较早的文章了，现在又被拿出来重提了，因为其中anchor-free的特点，我把它找出来了。发现这是一篇百度的神作，有很多极其超前的思路。出现了特征融合，多任务训练，多尺度，通过添加任务分支进行关键点检测（直到2017年mask-rcnn才公布通过添加掩码在Faster-rcnn进行上进行分割任务）。 对于分类{0，1}，这个模型使用L2损失，并没使用hinge loss or cross-entropy loss，按照作者说法这个简单的L2损失也能工作的很好。 坐标也是l2损失 网络添加Conv5_2_landmark和Conv6_3_det输出，对于检测N个关键点的任务，Conv5_2_landmark有N个热图，热图中的每个像素点表示改点为对应位置关键点的置信度。对于标签集中的第i个关键点(x,y) ，在第i个feature map在(x,y) 处的值是1，其它位置为就是关键点的分数热力图。 参考: 目标检测：Anchor-Free时代 那些酷炫的深度学习网络图怎么画出来的？ CVPR2019-Code 人脸检测之DenseBox

人脸检测论文s3fd

姓名：张钰  学号：21011210154  学院：通信工程学院 【嵌牛导读】Frequency-aware Discriminative Feature Learning Supervised by Single-Center Loss for Face Forgery Detection论文阅读笔记 【嵌牛鼻子】Deepfake人脸检测方法，基于单中心损失监督的频率感知鉴别特征学习框架FDFL，将度量学习和自适应频率特征学习应用于人脸伪造检测，实现SOTA性能 【嵌牛提问】本文对于伪造人脸检测的优势在哪里体现 【嵌牛正文】 转自：

感受野：特征图上单个像素点在原始图像上映射区域的大小。 神经元感受野之外的图像内容并不会对该神经元的值产生影响。 在实际工程应用中，一般是通过调节模型深度和kernel size等参数来调节模型的感受野大小感受野被细分为了 理论感受野和 实际感受野 (这一划时代的概念有这篇论文提出《Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks》)。 实际的感受野近似高斯分布我们需要关注网络的感受野是否足够，尤其是在对大目标进行检测和识别的时候。 感受野并不是越大越好，在某些场景中，感受野过大甚至会降低模型性能。 《The Receptive Field as a Regularizer in Deep Convolutional Neural Networks for Acoustic Scene Classification》论文通过1*1 Conv替换3*3Conv缩小ResNet和DenseNet等网络的感受野在ASC场景获取了比原始模型更高的精度；《Gated Recurrent Convolution Neural Network for OCR 》论文提出了GRCL 结构来限制无效感受野，提高了STR的识别精度，下图展示了改进后特征响应图，可以看出RCNN能强化文字上的响应，减弱无效背景的响应。Inception网络提出多路卷积融合的思路，实际是在同一个尺度上多种感受野信息的融合，主要是为了解决图像大小分布差异较大的问题。《MixNet: Mixed Depthwise Convolutional Kernels》Google Brain最近提出Mixed Depthwise Convolution，类似Inception的单元结构，以此来提高网络表达能力。Google Brain在MobilenetV2的基础上用MDConv替换3*3 Depthwise Conv进行了多组实验，在大多数情况下都取得了更好的效果，接着在Imagenet上用Auto ML搜索出MixNet-L，取得了的top-1分类精度，同时FLOPs小于600M，超过Resnet153。感受野的计算方式有两种，下面给出其中一个计算公式和计算示例 感受野作为神经网络隐藏的重要特性还有很多需要发掘的地方，在实际的工程项目中我们需要考虑这一块的影响，细节往往决定成败，与其沉迷在研究高大上的算法架构，真不如沉下心把一些基础性的研究工作做透彻。 Xudong Cao写过一篇叫《A practical theory for designing very deep convolutional neural networks》的technical report，里面讲设计基于深度卷积神经网络的图像分类器时，为了保证得到不错的效果，需要满足两个条件： Firstly, for each convolutional layer, its capacity of learning more complex patterns should be guaranteed; Secondly, the receptive field of the top most layer should be no larger than the image region. 其中第二个条件就是对卷积神经网络最高层网络特征感受野大小的限制。 现在流行的目标检测网络大部分都是基于anchor的，比如SSD系列，v2以后的yolo，还有faster rcnn系列。 基于anchor的目标检测网络会预设一组大小不同的anchor，比如32x32、64x64、128x128、256x256，这么多anchor，我们应该放置在哪几层比较合适呢？这个时候感受野的大小是一个重要的考虑因素。 放置anchor层的特征感受野应该跟anchor大小相匹配，感受野比anchor大太多不好，小太多也不好。如果感受野比anchor小很多，就好比只给你一只脚，让你说出这是什么鸟一样。如果感受野比anchor大很多，则好比给你一张世界地图，让你指出故宫在哪儿一样。 《S3FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector》(该文分析讲解详见SIGAI技术短文《 人脸检测算法之S3FD 》)这篇人脸检测器论文就是依据感受野来设计anchor的大小的一个例子，文中的原话是 we design anchor scales based on the effective receptive field 《FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy》这篇论文在设计多尺度anchor的时候，依据同样是感受野，文章的一个贡献为 We introduce the Multiple Scale Convolutional Layers (MSCL) to handle various scales of face via enriching receptive fields and discretizing anchors over layers 虽然进行了整理，但是我还没有仔细的去阅读（精神不太好，上周熬夜太多了，这周有点儿缓不过来，今晚早点睡，明天继续搞，争取这一周，能好好啃一啃这一块儿，最终提取一个有个有用的指导性的结论）。