caffe 卷积计算原理

１．输入图像矩阵I(简单设为二维矩阵)，　卷积核size = k*k, 卷积核个数m。

２．将所有卷积核转化为一个矩阵A（size = m*(k^2)），每个卷积核元素按行排列为A的一行，共有m行；将图像矩阵I转化为矩阵B(size = (k^2)*n)，卷积核每次移动所截取的I的元素按行排列为B的一列，B的列数即为卷积核在图像上的滑动次数。
(ps: n=（（image_h + 2*pad_h – k）/stride_h+ 1）*（（image_w +2*pad_w – k）/stride_w + 1）)

３．A点乘B得到矩阵C，矩阵C的每行即为一个feature map。