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转置卷积详解
前面文章对卷积做了讲解，感觉既然重新整理，就将系列概念整体做个梳理，也算是将自己知道的所有东西拿来献丑把。 转置卷积(Transposed Convolution)是后来的叫法，一开始大家都是称逆卷积/反卷积(Deconvolution)，这个概念是在图像分割任务中被提出来的，图像分割需要逐像素的操作，对每一个像素做一个分割，将其归类到不同的物体当中。 这个任务大家很自然的想要使用卷积神经网络来完成，那就得先使用卷积神经网络提取特征，但是卷积神经网络中的两大主要构件，卷积层和下采样层会使得图像的尺寸不断缩小。这个就与逐像素的分类不符，因为逐像素分割的话是需要输出和输入大小是一致的。 针对这个问题，有人提出了先使用卷积核下采样层逐层的提取特征，然后通过上采样再将特征图逐渐的恢复到原图的尺寸。而这个上采样一开始就是通过反卷积来实现的。如果说卷积核下采样的过程特征图是变小的，那么上采样之后特征图应该变大。 我们应该熟悉卷积的输出尺寸公式 o u t = ( F − K 2 P ) / s 1 out=(F-K 2P)/s 1 out=(F−K 2P)/s 1，其中F表示输入特征图的尺寸，K表示卷积核的尺寸，P表示padding，S表示卷积的步长。我们都通过这个公式来计算卷积的输出特征图尺寸。举例来说明，一个4×4的输入特征图，卷积核为3×3，如果不使用paddng，步长为1，则带入计算 o u t = ( 4 − 3 ) / 1 1 out=(4-3)/1 1 out=(4−3)/1 1为2。 我们已经在im2col算法的介绍中讲解了卷积的实现，实际上这个步骤是通过两个矩阵的乘法来完成的，我们不妨记为 y = C x y=Cx y=Cx，如果要上采样，我们希望给输出特征图乘一个参数矩阵，然后把尺寸还原回去，根据数学知识，我们给特征图矩阵 y y y左乘一个{C^T}，就能得到 C T y = C T C x C^Ty=C^TCx CTy=CTCx， C C C的列数等于 x x x的行数， C T C C^TC CTC的行数和列数都等于x的行数，乘完之后，得到的结果与 x x x形状相同。这就是转置卷积名字的来源。有一些工作确实是这样实现的。 我们也能很自然的得出结论，我们不需要给输出特征图左乘 C T C^T CT，显然只要和这个矩阵形状相同，输出的结果就和原特征图尺寸相同，而且这个操作同样可以使用卷积来实现，那我们只要保证形状一致，然后参数我们可以自己训练，这样尺寸的问题解决了，而且特征的对应也有了，是可以训练的，一举两得。 im2col讲解的内容，卷积是 ( C o u t , C i n ∗ K h ∗ K w ) (C_{out},C_{in}*K_h*K_w) (Cout,Cin∗Kh∗Kw)的卷积核乘 ( C i n ∗ K h ∗ K w , H N ∗ W N ) (C_{in}*K_h*K_w,H_N*W_N) (Cin∗Kh∗Kw,HN∗WN)的特征图，得到 ( C o u t , H N ∗ W N ) (C_{out},H_N*W_N) (Cout,HN∗WN)的结果。现在对卷积核做一个转置 ( C i n ∗ K h ∗ K w , C o u t ) (C_{in}*K_h*K_w,C_{out}) (Cin∗Kh∗Kw,Cout)乘 ( C o u t , H N ∗ W N ) (C_{out},H_N*W_N) (Cout,HN∗WN)得到一个 ( C i n ∗ K h ∗ K w , H N ∗ W N ) (C_{in}*K_h*K_w,H_N*W_N) (Cin∗Kh∗Kw,HN∗WN)的特征图。 除了以上内容这里还有一点其他需要补充的东西，比如在caffe中除了im2col函数之外，还有一个函数是col2im，也就是im2col的逆运算。所以对于上面的结果caffe是通过col2im来转换成特征图的。但是col2im函数对于im2col只是形状上的逆函数，事实上，如果对于一个特征图先执行im2col再执行col2im得到的结果和原来是不相等的。 而在tensorflow和pytorch中，这一点是有差异的，两者是基于特征图膨胀实现的转置卷积操作，两者是是通过填充来进行特征图膨胀的，之后可能还会有一个crop操作。之所以需要填充，是因为想要直接通过卷积操作来实现转置卷积，干脆填充一些值，这样卷积出来的特征图尺寸自然就更大。 但是两者从运算上来讲都无法对原卷积进行复原，只是进行了形状复原而已。 到了最后就可以讨论形状的计算了，转置卷积是卷积的形状逆操作，所以形状计算就是原来计算方式的逆函数。 o u t = ( F − K 2 P ) / s 1 out=(F-K 2P)/s 1 out=(F−K 2P)/s 1这个函数的逆函数反解一下，其中mod是上公式除s的余数。
就是通过这个公式来计算反卷积的输出，因为mod是除s得到的余数，也就是说mod是小于s的，当s=1的时候只能为0，一个解，当 s > 1 s>1 s>1时，就会有多个解，这个时候，指定了好参数之后，pytorch和tensorflow就会对特征图四周进行填充，然后再做卷积。这个公式里有一个乘s，这个怎么实现，就是对特征图进行膨胀的操作。在特征图两个cell之间，填充上s-1个值，膨胀之后特征图就会变成 ( o u t − 1 ) s 1 (out-1)s 1 (out−1)s 1，这个时候还需要根据mod来进行外部的填充。做一个卷积，然后事实上这里还会继续根据特征图的输出尺寸做填充，这个计算就更加复杂一些，但是我的目的主要是为了把膨胀这里讲的通透，下面用一张图来说明这种膨胀，如下图是s=2的膨胀。
大家可以自行把这个公式和tf或者pytroch的接口的参数对应上，因为我不想讲接口，所以这里不赘述。为了进一步方便理解，我还画了下面一张图。
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