Transpose Convolution in UNet

最新推荐文章于 2024-10-29 13:50:56 发布
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#CNN #UNet

本文深入探讨了TransposeConvolution的工作原理，通过一个具体的例子展示了如何使用该操作进行上采样。内容包括TransposeConvolution与常规卷积的区别，如何处理padding和strides，以及如何计算output中的每个entry。通过详细的图像解析，帮助读者理解其在深度学习网络U-Net中的应用。

U-Net是经典的网络架构，在其中用到了 Transpose Convolution，现学习记录该知识点。本文的图片来自 Coursera 深度学习2021版 CNN 课程。
如 图1 所示，Transpose Convolution 可以起到上采样的效果，使得 output 比 input 的size 更大。
在这里插入图片描述

图1. Transpose Convolution 简单示意图

以 图2 中的情况为例子进行介绍。Input 2 × 2 2\times2 2×
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FCN论文笔记（看目录就知道有多详细:）
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FCN论文笔记（看目录就知道有多详细:）一、简介二、对CNN的fc层进行卷积化三、transpose convolution （deconv）（Up-sampling）四、跳跃连接skip layer（也叫特征融合，补偿前后的特征图）五、与传统CNN比较结果总结：六、模型细节（训练技巧）（对原文做的一个总结）七、损失函数NLLLoss（）八、数据集九、模型的缺点：十、参考： （标题有够中二） FCN(Fully Convolutional Network）全卷积网络，是应用深度学习进行语义分割的开山大作！！
一文详解转置卷积(Transpose Convolution)
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转置卷积（Transposed Convolution）
牧羊女
05-03 2320
在介绍UNet的时候，我们提到了转置卷积，在UNet右侧分支上，对特征上采样的其中一种实现方式即为转置卷积（另一种为双线性插值）。所以今天我们就来看看转置卷积的实现细节。 由于篇幅原因，本篇不展开太多，只讲核心实现。关于转置卷积（以及各种卷积的）详细实现，可以参考论文：A guide to convolution arithmetic for deep learning 转置卷积首先也是一种卷积操作，绝大部分转置卷积是为了实现上采样的目的。之所以使用转置卷积代替其他简单上采样算法，如最邻近插值、双线性插
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pytorch unet
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