⚙️ Simulador: Operação de Convolução & Mapa de Características
F(i,j) = f(∑ K(u,v) · I(i+u, j+v))
IMAGEM DE ENTRADA
KERNEL (FILTRO FIXO)
Zero-Padding (p = 1)
pixel real
margem fixa da imagem (0)
padding do algoritmo (0)
O mesmo kernel desliza sobre toda a imagem reutilizando seus coeficientes (compartilhamento de pesos). Cada imagem já vem cercada por uma margem fixa de 1 pixel de fundo (zeros, contorno tracejado âmbar), isolando a forma nos quatro lados. Escolha uma imagem e um kernel fixo acima, depois use ◀ ▶ ou "Auto" para percorrer o campo receptivo — o Feature Map à direita é preenchido célula a célula, na mesma ordem em que a convolução é calculada (as células ainda não visitadas aparecem como "···").
📌 A saída F(i,j) vem do campo receptivo entre (i,j) e (i+2,j+2); seu centro real é (i+1,j+1) — 1 linha e 1 coluna abaixo/à direita do índice usado para rotular a célula, sempre nas duas direções. Esse deslocamento só fica visível no eixo em que o kernel diferencia a imagem (por isso o Sobel V parece deslocar só para o lado, e o Sobel H, só para baixo).
Ativação em f(z)
🔍 Cálculo Detalhado no Campo Receptivo Atual
z = 0.00 → y = ReLU(z) = 0.00
Descripción: Figura 9.4: Simulador interativo da Camada Convolucional: escolha entre três imagens de entrada 12×12 (casa, rosto feliz ou rosto triste) para observar como os mesmos kernels fixos reagem a diferentes bordas e formas. Navegue pelo campo receptivo com os botões ou reprodução automática, ajuste a função de ativação e alterne o zero-padding, acompanhando o mapa de características sendo revelado célula a célula, com o cálculo detalhado termo a termo e a fórmula da dimensão de saída em tempo real.