语义分割学习笔记（二）转置卷积

目录

1.转置卷积Transposed Convolution概念

2.转置卷积操作步骤

3.转置卷积参数

4.实战案例

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1.转置卷积Transposed Convolution概念

转置卷积的作用：上采样upsampling

2.转置卷积操作步骤

转置卷积/反卷积

 注：转置卷积不是卷积的逆运算，转置卷积也是卷积。

当填充为p，步幅为s时：

1.在输入特征图元素的行和列之间插入s-1行和列的0。

2.将输入特征图元素填充k-p-1行和列的0（k是核窗口大小）

3.将核矩阵上下、左右翻转

4.然后做正常卷积（填充=0，步幅=1）

输入的高（宽）为h，核为k，填充为p，步幅为s则转置卷积后h‘ = hs + k - 2p - s

例：当填充=1，步幅=2

3.转置卷积参数

• in_channels (int) – 输入通道数

• out_channels (int) – 输出通道数

• kernel_size (int or tuple) – 卷积核大小

• stride (int or tuple, optional) – 步幅。 默认为 1

• padding (int or tuple, optional) – 填充。 默认为 0

• output_padding (int or tuple, optional) – 额外的填充在输出。 默认为 0

• groups (int, optional) – 是否使用组卷积。 默认为 1

• bias (bool, optional) – 是否在输出上添加偏执. 默认为 True

• dilation (int or tuple, optional) – 是否使用膨胀卷积、空洞卷积。 默认为 1

4.实战案例

先欠着