Convolution2D可以在矩形图像上工作吗？

Convolution2D是一种常用的卷积神经网络（CNN）层，用于图像处理和计算机视觉任务。它可以在矩形图像上工作，因为它的输入可以是任意形状的图像，不仅限于正方形或长方形。

Convolution2D层通过在输入图像上滑动一个可学习的滤波器（卷积核）来提取图像的特征。这些滤波器可以捕捉到不同尺度和方向的特征，例如边缘、纹理和形状等。通过多个卷积核的组合，Convolution2D层可以提取更高级别的特征，用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。

在实际应用中，Convolution2D层可以用于处理各种形状的图像，包括正方形、长方形、圆形等。它可以适应不同尺寸和比例的图像，并自动调整滤波器的大小和数量以适应输入图像的特征。

对于矩形图像的处理，Convolution2D层可以应用于整个图像，或者可以通过设置合适的步幅（stride）和填充（padding）参数来控制卷积操作的范围和输出尺寸。步幅定义了滤波器在输入图像上滑动的步长，填充可以在输入图像的边缘添加额外的像素，以保持输出尺寸与输入尺寸的一致性。

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