【机器学习】卷积的计算及两种特殊卷积的介绍

这篇博客分为两部分：

卷积的计算
两种特殊卷积的介绍：可分离卷积、空洞卷积
卷积的细节计算

首先是第一部分，卷积的计算。

参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/268179286

一、单通道单卷积核

这计算公式很简单，为方便描述，可以把卷积核以及卷积核扫描到图像的区域当作两个矩阵（但实际计算并不是矩阵乘法，不要搞混咯）。
具体计算的方式是：

将对应位置的元素相乘
将得到的所有乘积做一个求和
加上偏差bias
[左边是初始图片，右边是卷积核及其bias。]

右边是卷积核，左边红色框起来的部分是卷积核扫描到的位置，计算过程如下：

也就是：

二、单通道多卷积核

虽然卷积核多了起来，但计算一样简单：

按照“单通道单卷积核”的方式依次计算出各个卷积核对应的feature map
有多少个卷积核就输出多少个通道（每个通道的feature map为对应卷积核求出来的那一层feature map）
文字不好理解，见下图：
[左边是初始图片，右边是卷积核及其bias。]

结果：输出是一个3*3*2的feature map。

三、多通道单卷积核

对于多通道图像的卷积核，需要强调一点：

因为输入是三个通道，所以在进行卷积的时候，对应的每一个卷积核都必须要有三个通道才能进行卷积。

如上图，是一个多通道图像和一个卷积核。
具体计算：

图像的每个通道与卷积核中的一个通道对应。
按照“单通道单卷积核”的算法求出每个通道卷积后的值，有一点不同的是，此时的计算不需要加上bias。bias将在最后求和的阶段加上。
将每个通道的计算结果中、对应位置的值加起来，并加上bias，得到输出的feature map。
输出的feature map是单通道的。

结果如图：

四、多通道多卷积核

具体计算：

按“多通道单卷积核”的算法算出每个卷积核对应的feature map。
最后的输出的是一个多通道的feature map，多少个卷积核就是多少通道。
见下图：

结果：

总结（原文作者总结得很好啦，这里仅作摘抄）：

（1）原始输入有多少个通道，其对应的一个卷积核就必须要有多少个通道，这样才能与输入进行匹配，也才能完成卷积操作。
（2）用k个卷积核对输入进行卷积处理，那么最后得到的特征图一定就会包含有k个通道。

最后还有个摘抄：

第二部分：介绍可分离卷积和空洞卷积
参考资料：

https://blog.csdn.net/u013289254/article/details/99341428

一、可分离卷积
这部分原作者介绍得很清晰，仅作摘抄（来自参考文献1）：

可分离卷积（空间可分离卷积，深度可分离卷积）都是可以用来减少计算量的。
空间可分离卷积：将卷积分解为两项单独的操作。下图中，一个卷积核为 3x3 的 Sobel 卷积核拆分成了一个 3x1 卷积核和一个 1x3 卷积核。

二、空洞卷积

参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50369448

第三部分：卷积的细节计算

一、卷积层尺寸的计算

计算输出后的feature map的尺寸：
这条公式其实在查阅文档的时候也有提到，比如Pytorch文档中关于Conv2d部分的介绍，就有提到这条公式。

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