YoLo卷积神经网络各层计算，卷积层计算输入的图片大小是448*448*3输出224*224*64原因？

该部分卷积层计算输入的t图片大小是4484483的，第一层卷积层，卷积核大小是77的，步长是2，pad=1，filters=64，请问输出为什么为：224224*64？
回答：此处的pad应该类似于标志位，0或非0，不一定是1.即pad=1应该是指：pad为真

看一下源码，在yolo里面pad=1的含义并不是pad=1，而是在处理的时候判断pad是否等于1，如果等于1，那pad=kernelsize/2
所以224=1+（448-1）/2
向下同理。

  int height_col = (height - ksize) / stride + 1;
    int width_col = (width - ksize) / stride + 1;
    if (pad){
        height_col = 1 + (height-1) / stride;
        width_col = 1 + (width-1) / stride;
        pad = ksize/2;
    }
    int channels_col = channels * ksize * ksize;

yolo 卷积神经网络前九层计算：