棋盘效应（checkerboard artifacts）学习笔记

 

    假设反卷积生成的图像中，包含1只黑猫，黑猫身体部分的像素颜色应该是平滑过渡的。或者极端的说，身体部分应该全部都是黑色的。而在实际生成的图像中，该部分却是由深深浅浅的近黑方块组成的，很像棋盘的网络。这就是所谓的棋盘效应。

 

       现在显著性检测还存在的一个问题就是，在像素级的视觉任务中，会出现这个棋盘效应。这个效应在深度卷积神经网络中的影响是很大的。比如：如果在FCN的输出中出现这个效应，那么这个网络的训练就有可能失败，并且结果完全错误。

 

 

 

        而这些效应出现的源头就是上采样机制，一般出现在反卷积中。就是在反卷积过程中，当卷积核大小不能被步长整除时，反卷积就会出现重叠问题，插零的时候，输出结果会出现一些数值效应，就像棋盘一样。