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经过卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）处理后，图片的尺寸会发生变化，这是由于卷积层、池化层等操作引起的。计算图片经过卷积神经网络后的尺寸变化通常需要考虑卷积核大小、步幅（stride）、填充（padding）以及池化操作等因素。以下是计算过程的一般步骤：
假设输入图片的尺寸为 H in × W in H_{\text{in}} \times W_{\text{in}} Hin×Win，卷积核大小为 K × K K \times K K×K，步幅为 S S S，填充为 P P P。卷积操作会导致输出尺寸的变化，计算公式如下：
输出高度 H out = H in + 2 P − K S + 1 H_{\text{out}} = \frac{H_{\text{in}} + 2P - K}{S} + 1 Hout=SHin+2P−K+1
输出宽度 W out = W in + 2 P − K S + 1 W_{\text{out}} = \frac{W_{\text{in}} + 2P - K}{S} + 1 Wout=SWin+2P−K+1
填充可以是VALID（不填充）、SAME（填充以保持输入输出尺寸一致）等，步幅表示卷积核在输入上滑动的步长。
对于池化层，通常使用最大池化或平均池化。假设池化操作的大小为 P pool × P pool P_{\text{pool}} \times P_{\text{pool}} Ppool×Ppool，步幅为 S pool S_{\text{pool}} Spool，池化操作会导致输出尺寸的变化，计算公式如下：
池化后的输出高度 H out = H in − P pool S pool + 1 H_{\text{out}} = \frac{H_{\text{in}} - P_{\text{pool}}}{S_{\text{pool}}} + 1 Hout=SpoolHin−Ppool+1
池化后的输出宽度 W out = W in − P pool S pool + 1 W_{\text{out}} = \frac{W_{\text{in}} - P_{\text{pool}}}{S_{\text{pool}}} + 1 Wout=SpoolWin−Ppool+1
这些计算方式可以用来预测经过卷积和池化操作后图片尺寸的变化。需要注意的是，不同层之间的尺寸变化会影响特征图的深度和尺寸，这在设计神经网络架构时需要仔细考虑。