学亮编程手记

感受野是指卷积神经网络中某一层特征图上的一个点，对应原始输入图像上的区域大小。在CNN中，越深的层，其神经元的感受野越大感受野越大，意味着该神经元能捕捉更大范围更全局的特征感受野是连接局部特征与全局语义本质：特征点能看到的原始图像区域大小趋势：网络越深，感受野越大重要性：决定了网络能处理的物体尺度范围应用：指导网络设计、Anchor设置、多尺度融合设计高效CNN架构的基础解决小物体检测难题的关键理解CNN工作机制的核心在目标检测中，要让感受野与待检测物体的尺度相匹配。

这些框架各有侧重，建议根据具体项目需求、团队熟悉度和硬件环境选择合适的工具组合。是学术界和工业界都广泛接受的强大组合。