多通道卷积计算理解

多通道卷积计算

对于单通道图像，若利用10个卷积核进行卷积计算，可以得到10个特征图；若输入为多通道图像，则输出特征图的个数依然是卷积核的个数（10个）。 
1.单通道多个卷积核卷积计算

 
一个卷积核得到的特征提取是不充分的，我们可以添加多个卷积核，比如32个卷积核，从而可以学习32种特征。

2.多通道多个卷积核卷积计算 
图片：假设图片的宽度为width:W，高度为height:H，图片的通道数为D，一般目前都用RGB三通道D=3，为了通用性，通道数用D表示； 
卷积核：卷积核大小为K*K，由于处理的图片是D通道的，因此卷积核其实也就是K*K*D大小的，因此，对于RGB三通道图像，在指定kernel_size的前提下，真正的卷积核大小是kernel_size*kernel_size*3。 
对于D通道图像的各通道而言，是在每个通道上分别执行二维卷积，然后将D个通道加起来，得到该位置的二维卷积输出，对于RGB三通道图像而言，就是在R，G，B三个通道上分别使用对应的每个通道上的kernel_size*kernel_size大小的核去卷积每个通道上的W*H的图像，然后将三个通道卷积得到的输出相加，得到二维卷积输出结果。因此，若有M个卷积核，可得到M个二维卷积输出结果，在有padding的情况下，能保持输出图片大小和原来的一样，因此是output(W,H,M)。

下面的图动态形象地展示了三通道图像卷积层的计算过程：

下图是7*7*3的图像，3通道，有2个3*3*3的卷积核，也称3*2=6个卷积核

有教程为7*7*M通道的图片，输出通道是n，则卷积核共m*n个卷积核。

原版动图地址：

http://cs231n.github.io/convolutional-networks/