Sub-pixel Convolution(子像素卷积)

Sub-pixel convolution是一种巧妙的图像及特征图upscale的方法，又叫做pixel shuffle（像素洗牌）。我们知道，用深度学习处理图像的话，经常需要对特征图放大。常见的方法有直接上采样，双线性插值，反卷积等等。本文主要介绍一种在超分辨率中经常使用的upscale方法——sub-pixel convolution。

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采用CNN对feature map进行放大的方法，除了有deconvolution之外，还有一个叫做sub-pixel convolution的东西。如果做SR(超分辨率)的话，需要将一张低分辨率图像转换成一张高分辨率图像。如果直接用deconvolution作为upscale手段的话，通常会带入过多人工因素进来(有不少论文提到这个)。而sub-pixel conv会大大降低这个风险。先看看sub-pixel是怎么做的：

 上图很直观得表达了sub-pixel convolution的做法，前面就是一个普通的CNN网络，到后面彩色部分就是sub-pixel conv的操作了。首先，如果我想对原图放大3倍，那么我需要生成出3^2=9个same size的特征图。将九个same size的特征图拼成一个X3的大图，这就是sub-pixel convolution的操作了。

这是一种抽样的反思想，如果把一张x3的大图，每隔三个点抽样一个，那就会得到9张低分辨率的图像。于是，如果我们可以通过CNN来获得9张符合分布的低分辨率图像，那么就可以组成一张高分辨率的大图。