了解 YOLO 网络的此图

【问题标题】：Understanding this illustration for the YOLO network了解 YOLO 网络的此图
【发布时间】：2021-05-16 16:30:22
【问题描述】：

下面是用于对象检测的YOLO network 的图像。第一层显示Conv. Layer 7x7x64-s-2。据我所知，这意味着一个卷积层使用大小为4x4 的内核，输出通道数为 64，步幅为 2。但图片显示的是 192 该层的输出通道。我理解错了什么还是论文中的错字？第二层有同样的问题，而其他层没有。

【问题讨论】：

标签： neural-network conv-neural-network

【解决方案1】：

我们得到图像中每个输入通道的 64 个输出通道。由于每张图像都是彩色的，因此它有 3 个通道，分别对应于红色、绿色和蓝色。因此我们得到 64 x 3 = 192 个输出通道。

【讨论】：

但这并不能解释下面的层