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感受野就是输出的feature map中的一个像素点对应到输入图像的映射；下图中特征点（绿色和黄色）对应的阴影部分即为感受野。
左边的图为正常的普通卷积过程；右边的为输入和输出大小一样的卷积过程，采用的方法是在得到的feature map中的特征点之间加入0（与带洞卷积类似，但不是一样的）
右边的好处是，可以明显的观察到每个特征点所映射的位置；特征点位于感受野面积的中心。
感受野计算公式：RF = ((RF -1)* stride) + fsize 其中公式里RF为上一层的感受野，第一次一般为1，fsize是kernel size
带洞卷积是卷积核带洞，动画演示效果图链接：https://www.zhihu.com/question/54149221
带洞卷积提出的目的，普通的fcn等都是需要卷积之后进行池化，池化的目的一是减少参数，二是增大感受野，但是之后还需要进行unsampling，这时就不可避免的会漏掉某些信息，结果会很
粗糙；人们就想有么有一种方法可以不进行池化达到同样的目的，就提出了带洞卷积，增大感受野的同时不损失信息。
总结：
带洞卷积保持参数不变的同时，也保证了输出feature map的大小不变，一个扩张率为2的3×3卷积核，感受野与5×5的卷积核相同，但参数数量仅为9个。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/ywheunji/p/10440328.html
