动手学gluon系列之--上采样的实现方法：Conv2DTranspose，转置卷积的实现与原理

说道上采样，就不得不提一篇非常经典的论文FCN，其在使用卷积缩放尺度后，利用上采样将特征图放大，实现图像分割，并且论文中多次提到的利用双线性插值实现上采样，那么在gluon中，如何实现呢？

这里需要使用函数nn.Conv2DTranspose，本质就是下面这两行（备注中包含参数介绍）

### 利用反卷积实现上采样，初始化方式采用Bilinear便实现了双线性插值上采样
upsample=nn.Conv2DTranspose(channels=1024, kernel_size=4, padding=1, strides=2, groups=1024, weight_initializer=init.Bilinear())

### 如果将上采样的学习率设置为0，则始终是双线性插值，参数不会变化
upsample.collect_params()/setattr("lr_mult", 0.0)

## 函数参数介绍
## channels: 这个通卷积的channel
## kernel_size: 这个不用多说，就是卷积核
## padding： 这个要多说一些，这个padding并不是conv2Dtranspose时候在特征图两侧添加的padding的数目，而是与它互逆的conv2D对应的padding数目，conv2Dtranspose两侧添加的数据是 kernel_size -1 - padding
## strides: 这里也对应的是与之对应的conv2D所对应的strides
## groups: 不多说，好理解
## weight_initializer: 不多说，好理解

## 输出尺度的计算方法
## out_height = (height-1)*strides[0]-2*padding[0]+kernel_size[0]+output_padding[0]
## out_width = (width-1)*strides[1]-2*padding[1]+kernel_size[1]+output_padding[1]

如果想实现的放大倍数为f（偶数）通常的设置为：

• kernel_size = 2f
• strides = f
• padding = f/2

-------- 介绍完了函数，就好好介绍一下转置卷积是怎么回事吧—

转置卷积，顾名思义，肯定是把卷积转置了，没错，在进行转置卷积的时候，的确是将卷积转置了，不过为什么将卷积转置呢？实际是根据公式计算出来的，这就要从转置卷积的目的说起了，其实转置卷积的目的就是来进行卷积相反的计算，假如我们有特征图X，卷积核W，可以得到Y = WX，那么我们已知Y和W如何得到X呢？利用公式就是$W^{T}Y=X$，转置就是这么出来的，想要详细了解的小伙伴可以参考链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/48501100,以及一篇非常经典的paper：https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdf

那么从实现层面具体是怎么做的呢？

其实也比较简单，主要就是先padding后conv。

这里可以根据是不是存在strides，而分成两种情况：

• 情况一：没有strides：
  这就比较好理解了，下图的第一张就是最典型的转置卷积，其输入图像为2x2大小，两边增加padding后，然后利用3x3的卷积核进行卷积操作，最终得到的是4x4的结果。

两侧增加的padding怎么计算呢？这里注意一下，再次强调一下，这里padding的多少并不是函数中padding参数的值，而是kernel_size-1-padding的值，为什么是这个意思呢？主要是因为函数要保证conv与convtranspose的参数一样的情况下，可以互逆

• 情况二：strides不等于1：
  这就是下面第二行的图了，首先会在输入特征图中间插入0点，然后再进行反卷积操作。

其实上面的图是动图，动图可以访问链接：https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md

https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic#convolution-arithmetic