理解感受野与锚框在目标检测中的应用

在卷积神经网络（CNN）中，感受野（Receptive Field）是指每一层输出的特征图（feature map）上的某个像素点所对应的输入图像区域。简单来说，特征图上的一个点对应于输入图像上的特定区域。

随着网络层数的增加，感受野也会逐渐扩大，这意味着更深的层可以捕捉到更大的上下文信息。例如，第二层左下角的值是由第一层左下红框中3x3区域的值经过卷积计算得出的；第三层唯一值则是由第二层所有3x3区域卷积得到，即相当于第一层所有5x5区域经过两层卷积的结果。

某一层特征图中的某个位置的特征向量，是通过前面某一层固定区域的输入计算出来的，这个区域就是该位置的感受野。

锚框与感受野的关系

为了提高目标检测的准确性，感受野应当与锚框大小相匹配。如果感受野过大或过小都会影响模型性能：过小的感受野可能无法提供足够的上下文信息，而过大的感受野可能会引入过多无关信息。因此，在设计模型时需要精心调整这两者之间的关系。

以YOLOv3为例，它使用k-means聚类算法预训练得到了9个不同尺寸的锚框，分为三组：

• 13x13特征图：【（116*90），（156*198），（373*326）】
• 26x26特征图：【（30*61），（62*45），（59*119）】
• 52x52特征图：【（10*13），（16*30），（33*23）】

这些不同尺度的特征图和相应的锚框使得模型能够更好地适应各种大小的目标。具体而言，较小的特征图具有较大的感受野，适合检测大目标；较大的特征图则具有较小的感受野，更适合检测小目标。