deconvolution layer 和up-samling layer 是一回事吗?他们之间有什么关系

最近看各种基于FCN的文章,我发现为了得到与输入图像同等大小的feature map,所有文章都提到一个插值的操作,但是有的文章称其为deconvolution layer,有的文章则说是up-samling layer,不知道这两种叫法是指同一个东西,还是另有玄机,请大家赐教。
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李扬 - 密码六个一

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Deconvolution 可以完成整数倍的上采样,例如放大 2 倍、3 倍、4 倍这样的,但是不能完成分数倍的上采样,例如放大 1.125 倍这样的不行。这是因为,如果要利用卷积实现分数倍上采样,就必须让卷积的权重随着卷积窗口的滑动而变化,这点与 deep learning 里卷积参数共享相冲突。
 
其次,采用 Deconvolution 实现上采样的时候,需要用特定的初始化方法,把 Deconvolution 里的 filter 初始化为上采样的 filter,并固定学习率为 0。Caffe 官方给的是双线性初始化,用于实现整数倍的双线性插值。
 
此外,issue#4198 给出了更多的滤波器选择,还附带了例子。我试了一下,用起来没有问题。

Artisgrammer - 刚毕业的渣

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在caffe中,up-sampling是借助deconvolution layer完成的。up-sampling是目的,deconvolution是方法。

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