原文：https://blog.csdn.net/u010725283/article/details/78593410

       感受野（receptive field）被称作是CNN中最重要的概念之一。为什么要研究感受野呐？主要是因为在学习SSD，Faster RCNN框架时，其中prior box和Anchor box的设计，一直搞不明白。当我理解了感受野才有点恍然大悟的感觉。快速看完这篇文章的前提是，要对CNN有个大致了解，feature map等术语要知道。

       先看八股式定义，感受野：在卷积神经网络CNN中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小，被称作感受野receptive field。我们看这段定义非常简单，用数学的语言就是感受野是CNN中的某一层输出结果的一个元素对应输入层的一个映射。再通俗点的解释是，feature map上的一个点对应输入图上的区域。注意这里是输入图，不是原始图。好多博客写的都是原图上的区域，经过一番的资料查找，发现并不是原图。

       另外加上一句，目前流行的物体识别方法都是围绕感受野来做的设计，就如上文提到的SSD和Faster RCNN。理解好感受野的本质我觉的有两个好处。一，理解卷积的本质；二，更好的理解CNN的整个架构。