反卷积(转置卷积)理解

发布网友发布时间：2024-10-01 15:41

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热心网友时间：2024-10-27 04:28

反卷积（转置卷积）在分割网络中发挥着重要作用，它通过增大feature map的尺寸，帮助网络进行更精细的特征处理。下面直观地介绍这一操作：

首先，反卷积的实现基于以下几个步骤：

1. 从原始输入特征图x出发，生成新的特征图x'，其大小通过计算H' = H + (Stride -1)*(H -1)和W' = W + (Stride -1)*(W -1)，实际是通过插值填充实现的，会在原图上下左右各填充(Stride -1)个零。

2. 设定新的卷积核，其stride变为1，大小不变，padding调整为Size-padding -1。

3. 用新的卷积核对x'进行卷积操作，计算公式表明输出特征图大小为(H-1)*Stride - 2*padding + size，尽管反卷积无法精确恢复输入特征图的每个元素值。

关于padding的选择，half padding使输出feature map与输入大小相等，而full padding则会增大输出尺寸。在PyTorch中，反卷积的API如torch.nn.ConvTranspose2d提供了对这些参数的控制，包括步幅stride、padding、output_padding等，它们共同决定了反卷积操作的效果。

总的来说，反卷积操作利用插值和调整参数来实现特征图尺寸的变化，对于网络结构的调整和特征复原具有重要意义。