反卷积

2020-12-28 17:37:15 浏览:1390

定义

反卷积也被称为转置卷积,反卷积其实就是卷积的逆过程。可以用来还原出卷积之前图片的尺寸。

提到反卷积就要先提到上采样(Upsample)了,在深度学习领域,由于输入图像通过卷积神经网络(CNN)提取特征后,输出的尺寸往往会变小,而对于分割等任务来说,我们需要输出的原分辨率的图像便进行进一步的计算,因此需要进行上采样[1]

上采样有3种常见的方法:双线性插值(bilinear),反卷积(Transposed Convolution),反池化(Unpooling),我们这里只讨论反卷积。反卷积是一种特殊的正向卷积,先按照一定的比例通过补0来扩大输入图像的尺寸,接着旋转卷积核,再进行正向卷积。我们以图1和图2为例。假设输入的图像尺寸为2*2的矩阵,通过在原矩阵的外侧补0(图1)或者在两个像素值之间补0(图2),然后在新的矩阵上用3*3的卷积核进行卷积,就可以得到反卷积的输出了,可以看到,输出后的反卷积尺寸变大了。值得注意的是,通过反卷积操作并不能还原出正向卷积之前的矩阵,只能还原出正向卷积之前的尺寸。

图 1 反卷积示意图[2]

图 2  利用进动频率差异的脂肪压制成像序列[2]

参考文献

[1] https://www.zhihu.com/question/48279880 
[2] https://blog.csdn.net/sinat_29957455/article/details/85558870

参阅:上采样

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