深度学习-【语义分割】学习笔记2 转置卷积(transposed convolution)
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2025-05-30 00:06:00
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文章目录

  • 转置卷积
  • 运算步骤
  • 深入理解转置卷积

转置卷积

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起到上采样的作用——shape从2×2变成4×4。


运算步骤

相关链接:https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic
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先进行一些处理,再进行正常卷积的操作。

输出shape的计算,e.g. (3 - 1) * 2 - 2 * 1 + 3 = 5

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深入理解转置卷积

一个例子:
普通卷积 的计算在这里插入图片描述

下面进行另外一种运算,将卷积核 构造 等效矩阵(即空余位置补0)
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将 feature map 展平
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将 kernel等效矩阵 展平后合并
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将I矩阵和C矩阵进行矩阵相乘计算,得到 1 × 4大小的输出。
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==》从C 和 O 不能得到 I,因为C不一定有逆矩阵。但是C有转置矩阵,可以令O与C的转置相乘。

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可以发现得到的结果reshape后就是转置卷积计算的结果,这就是转置卷积的计算过程。

一个神奇的现象,将C的转置按列分来后reshap,可以得到16个小矩阵。

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这16个小卷积分别和普通卷积输出进行卷积计算的结果,就是转置卷积的结果!

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参考资料:
https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/120709865
https://www.bilibili.com/video/BV1mh411J7U4/?vd_source=25159b705a7bd142ef4cf6ae83653ad3

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