你负责一个 512×512 输入的缺陷分割任务，目标尺寸跨度极大：小的约 8×8 像素，大的约 300×300 像素。当前 backbone 的理论感受野已经超过 900 像素，但小目标召回长期上不去，大目标边缘也发糊。团队中 A 主张「继续加空洞卷积扩大感受野」，B 主张「感受野早就够了，问题在别处」。你如何判断谁对，并给出下一步方案？

面试官在考什么

能否区分理论感受野与有效感受野，并把「感受野不够」这个笼统归因拆解为分辨率、上下文、边界定位等可分别验证的子问题。

感受野

回答框架 · 前两步

1. 先分清理论感受野与有效感受野：ERF 权重随深度向中心集中、近似高斯，理论 RF 到 900 并不意味着远端像素有实际影响，继续堆空洞层对远端信息的边际收益很低。
2. 小目标召回差大概率不是 RF 问题而是分辨率问题：总 stride 过大时 8×8 目标在特征图上只剩极少响应，应走浅层高分辨率分支（如 P2 级别）、降低总下采样倍数，而不是扩大 RF。

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