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要将卷积操作转换为矩阵乘积的第一步是要做img2col操作，如下图，想详细了解看这里：https://petewarden.com/2015/04/20/why-gemm-is-at-the-heart-of-deep-learning/
在执行convertImageTocolumn操作的时候，传入的原始图片Img的大小为3*416*416，填充数为1，stride为1，如果填充的块都为1， 那么将Img变成column形式后，里面会有多少个零呢？答案是14964个，这是程序给出的结果，那么这个是怎么来的呢？首先将14964做质数分解：14963=43*3*2*2*29 ，这里我们发现有3，那么这个3可以看做是三个通道，这样就只需要看14963=3*4988, 一个通道上有4988个零是怎么来的。如下图所示，如果通道大小是3*3，卷积核大小是3*3，填充为1，步长（stride）为1，那么填充后的大小为5*5，现在要用3*3的卷积在其上进行块转换，我们知道转换成块后的大小将是原来大小的9倍。我们来计算5*5的通道上进行块转换后，里面具有0的数量，首先4个角上，每个角上获得的填充数为5，共20个，每一条边上获得的填充数量为3，共4条边，共12个填充，总共为1*3*4+20 = 32个。 以此类推，如果单个通道的大小变为416*416，卷积核依然为3*3，那么每条边上获得的填充数量为(416-3+1)*3 *4+ 4*5 = 4988个，如果通道数量为3，那么就为3*4988=14964。 由此可以得到如下的计算公式：
假设，通道数为C，通道高度为H，通道宽度为W，卷积核大小为K，填充为1，步长为1，假设H=W，那么获得填充数量为：3*[(W-K+1)*3*4 + 5*4].
程序验证：
可以用这个在线质数分解器：http://www.atool.org/quality_factor.php
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原文地址：https://www.cnblogs.com/justinzhang/p/9081459.html
