轉(zhuǎn)置卷積（Transposed Convolution）
抽絲剝繭，帶你理解轉(zhuǎn)置卷積（反卷積）?
目錄
一、概念
1、定義?
2、運(yùn)算步驟
二、常見參數(shù)
一、概念
1、定義?
????????轉(zhuǎn)置卷積（Transposed Convolution），也被稱為反卷積（Deconvolution）或逆卷積（Inverse Convolution），是一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的操作。轉(zhuǎn)置卷積可以用于圖像生成、圖像分割、語義分割等任務(wù)中。
????????轉(zhuǎn)置卷積的操作實(shí)際上是卷積操作的逆過程。在標(biāo)準(zhǔn)的卷積操作中，輸入數(shù)據(jù)經(jīng)過卷積核的滑動窗口運(yùn)算，生成輸出特征圖。而在轉(zhuǎn)置卷積中，輸出特征圖經(jīng)過轉(zhuǎn)置卷積核的滑動窗口運(yùn)算，生成輸入數(shù)據(jù)的近似重構(gòu)。
????????轉(zhuǎn)置卷積的操作可以用矩陣乘法的方式來實(shí)現(xiàn)，也可以用卷積的方式來實(shí)現(xiàn)。在實(shí)際應(yīng)用中，常常使用卷積的方式來實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)置卷積，而不是直接進(jìn)行矩陣乘法運(yùn)算。
轉(zhuǎn)置卷積的計(jì)算過程可以簡化為以下幾個(gè)步驟：
- 在輸入特征圖上進(jìn)行填充操作，將輸入特征圖的尺寸擴(kuò)大一定倍數(shù)（根據(jù)轉(zhuǎn)置卷積核的大小和步長確定）。
- 將填充后的輸入特征圖與轉(zhuǎn)置卷積核進(jìn)行卷積操作，得到中間特征圖。
- 對中間特征圖進(jìn)行剪裁操作，使其尺寸與輸入特征圖相同。
- 得到轉(zhuǎn)置卷積的輸出特征圖。
????????通過轉(zhuǎn)置卷積操作，可以將低維的輸入特征圖擴(kuò)張為高維的輸出特征圖，從而實(shí)現(xiàn)圖像的生成和重構(gòu)。轉(zhuǎn)置卷積在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中得到廣泛應(yīng)用，如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）、語義分割網(wǎng)絡(luò)等。
notes：
- 轉(zhuǎn)置卷積不是卷積的逆運(yùn)算，只是將特征圖大小還原回卷積之前的大小，數(shù)值與輸入特征層的數(shù)值不相同
- 轉(zhuǎn)置卷積也是卷積
- 轉(zhuǎn)置卷積的作用是上采樣
2、運(yùn)算步驟
轉(zhuǎn)置卷積運(yùn)算步驟：
- 在輸入特征圖元素間填充行、列0
- 在輸入特征圖四周填充行、列0
- 將卷積核參數(shù)上下、左右翻轉(zhuǎn)
- 做正常卷積運(yùn)算(填充0，步距1)
![[SS]語義分割_轉(zhuǎn)置卷積,語義分割,人工智能,深度學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)視覺](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/01/815473-1.png)
????????輸入的特征圖大小為2x2（假設(shè)輸入輸出都為單通道），通過轉(zhuǎn)置卷積后得到4x4大小的特征圖。這里使用的轉(zhuǎn)置卷積核大小為k=3，stride=1，padding=0的情況（忽略偏執(zhí)bias）。
![[SS]語義分割_轉(zhuǎn)置卷積,語義分割,人工智能,深度學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)視覺](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/01/815473-2.png)
notes：
? ? ? ? 做正常卷積運(yùn)算中的步距與第一步中的參數(shù)s不一樣，參數(shù)s對應(yīng)的是轉(zhuǎn)置卷積中的參數(shù)s，即輸入的特征圖是經(jīng)過步距為s、padding為p，卷積核大小為k的卷積之后得到的。?
二、常見參數(shù)
torch.nn.ConvTranspose2d參數(shù)
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-815473.html
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- in_channels(int)-輸入特征圖通道數(shù)
- out_channels(int)-輸出特征圖通道數(shù)
- kernel_size(int or tuple)-卷積核大小
- stride(int or tuple,optional)-步距大小
- padding(int or tuple,optional)-填充
- output_padding(int or tuple,optional)-輸出填充，通常默認(rèn)為0
- groups(int,optional)-是否采用主卷積，默認(rèn)為1
- bias(bool,optional)-偏置，默認(rèn)為True
- dilation(int or tuple,optional)-是否使用膨脹卷積或空洞卷積，默認(rèn)為1
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