要將卷積操作轉換為矩陣乘積的第一步是要做img2col操作，如下圖，想詳細了解看這裏：https://petewarden.com/2015/04/20/why-gemm-is-at-the-heart-of-deep-learning/

在執行convertImageTocolumn操作的時候，傳入的原始圖片Img的大小為3*416*416，填充數為1，stride為1，如果填充的塊都為1， 那麽將Img變成column形式後，裏面會有多少個零呢？答案是14964個，這是程序給出的結果，那麽這個是怎麽來的呢？首先將14964做質數分解：14963=43*3*2*2*29 ，這裏我們發現有3，那麽這個3可以看做是三個通道，這樣就只需要看14963=3*4988, 一個通道上有4988個零是怎麽來的。如下圖所示，如果通道大小是3*3，卷積核大小是3*3，填充為1，步長（stride）為1，那麽填充後的大小為5*5，現在要用3*3的卷積在其上進行塊轉換，我們知道轉換成塊後的大小將是原來大小的9倍。我們來計算5*5的通道上進行塊轉換後，裏面具有0的數量，首先4個角上，每個角上獲得的填充數為5，共20個，每一條邊上獲得的填充數量為3，共4條邊，共12個填充，總共為1*3*4+20 = 32個。 以此類推，如果單個通道的大小變為416*416，卷積核依然為3*3，那麽每條邊上獲得的填充數量為(416-3+1)*3 *4+ 4*5 = 4988個，如果通道數量為3，那麽就為3*4988=14964。 由此可以得到如下的計算公式：

假設，通道數為C，通道高度為H，通道寬度為W，卷積核大小為K，填充為1，步長為1，假設H=W，那麽獲得填充數量為：3*[(W-K+1)*3*4 + 5*4].

程序驗證：

可以用這個在線質數分解器：http://www.atool.org/quality_factor.php

卷積轉換為矩陣運算中填充數的計算-GEMM