卷积的目的：浅层:从输入图像中提取诸如水平、垂直、边缘、对角线之类的各种特征。
深层:通过浅层特征的组合，提取更抽象的高层语义特征或全局特征。 卷积变化的目的：提高模型精度:对精度要求严格的场景。
提高推理速度:对实时性要求严格的场景。 正常卷积
计算方式：卷积核在输入特征图上滑动，计算内积的超参数。 kernel size :卷积内核大小； padding :输入填充圈数； stride :卷积核滑动步长。 输出大小计算公式：
卷积的目的：浅层:从输入图像中提取诸如水平、垂直、边缘、对角线之类的各种特征。
深层:通过浅层特征的组合，提取更抽象的高层语义特征或全局特征。 卷积变化的目的：提高模型精度:对精度要求严格的场景。
提高推理速度:对实时性要求严格的场景。 正常卷积
计算方式：卷积核在输入特征图上滑动，计算内积的超参数。 kernel size :卷积内核大小； padding :输入填充圈数； stride :卷积核滑动步长。 输出大小计算公式：
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