图像分割算法Unet中的上采样（反卷积）

在Unet模型当中，是先通过四个下采样提取目标特征，再通过四个上采样，然后挨个对特征当中的每一个像素点进行分类，从而达到语义分割的目的。

下采样的过程，就是很传统的卷积神经网络的卷积层，先通过Conv2D进行卷积，然后BatchNormalization进行批量正则化，然后进Relu激活函数层。其中核心算法就是卷积的过程，通过卷积核在图像上移动，得到结果。

而上采样的过程是一个反卷积的过程，在早期的语义分割任务中，网络模型涉及到上采样操作，最常见的就是通过填充0或者最近邻插值的方式来完成上采样。这种方法简单粗暴但是缺点也很明显，没有办法实现图像的还原，整个过程不可学习。

在ICCV 2015年的《Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation》论文中提出了可学习的反卷积网络，不再通过填充0或者最近邻插值方法来完成上采样，让整个过程变成可学习，在图像语义分割网络中实现了对上采样过程的训练。在论文中提到的反卷积，更加准确的说法应该是转置卷积。

卷积的过程 

   

在4*4的二维矩阵D中，使用一个3*3的卷积核，得到的结果是一个2*2的矩阵，结果为

 |12     12|

 |10     17|

其运算过程为

（0,0） 12	0x3+1x3+2x2+2x0+2x0+0x1+0x3+1x1+2x2=12
（0,1） 12	0x3+1x2+2x1+2x0+2x1+0x3+0x1+1x2+2x2=12
（1,0） 10	0x0+1x0+2x1+2x3+2x1+0x2+0x2+1x0+2x0=10
（1,1） 17	0x0+1x1+2x3+2x1+2x2+0x2+0x0+1x0+2x2=17

其运算过程，就是卷积核在矩阵上对应位置点乘线性组合得到的输出。

卷积计算可以看做是参数矩阵和输入矩阵相乘，Y是输出，C是参数矩阵，X是输入矩阵

然而反卷积其实就是通过X，去乘以一个相同的参数矩阵的转置，得到Y。

 

 这里需要注意的是，反卷积只是为了恢复图像维度，而不是为了恢复图像像素，只是恢复了图像的部分特征，所以并不是完全的逆运算，反卷积实质还是一种卷积。

参考：

https://iksinc.online/2017/05/06/deconvolution-in-deep-learning/