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CONVOLUZIONE 2D kernel 3×3 · stride 1 · padding 0

Primo Kernel Convoluzionale

Un filtro 3×3 con pesi casuali scorre sull'immagine 6×6. Ad ogni posizione calcola il prodotto scalare tra i pesi e la patch di pixel coperta, producendo un singolo valore nella feature map 4×4 di output.

Immagine input 6×6

Visualizzazione input: ogni cella mostra il valore normalizzato in [0,1]. Con padding=1 compaiono i quadratini di bordo (padding) con valore fisso 0.00.

Avanzamento 0 / 16

Kernel 3×3 (pesi casuali)

Ogni peso determina quanto un pixel vicino influisce sull'attivazione. Valori positivi → risaltano, negativi → sopprimono.

Calcolo in corso

Pronto. Premi "Passo Successivo" per far scorrere il kernel.

Feature Map output 4×4

Dimensione output: (6−3+1+2×0)×(6−3+1+2×0) = 4×4.