反卷积，上采样，上池化的理解

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上采样与上池化

图示理解，使用三张图进行说明： 

图（a）表示UnPooling的过程，特点是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。

Unpooling是在CNN中常用的来表示max pooling的逆操作。

鉴于max pooling不可逆，因此使用近似的方式来反转得到max pooling操作之前的原始情况。

简单来说，记住做max pooling的时候的最大item的位置，比如一个3x3的矩阵，max pooling的size为2x2，stride为1，反卷积记住其位置，其余位置至为0就行：

与图（a）相对的是图（b），两者的区别在于UnSampling阶段没有使用MaxPooling时的位置信息，而是直接将内容复制来扩充Feature Map。从图中即可看到两者结果的不同。

简单来说：上采样指的是任何可以让你的图像变成更高分辨率的技术。

最简单的方式是重采样和插值：将输入图片进行rescale到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点，使用如***双线性插值***等插值方法对其余点进行插值来完成上采样过程。在FCN、U-net等网络结构中，我们见识到了上采样这个东西。

图（c）为反卷积的过程，反卷积是卷积的逆过程，又称作转置卷积。最大的区别在于反卷积过程是有参数要进行学习的（类似卷积过程），理论是反卷积可以实现UnPooling和unSampling，只要卷积核的参数设置的合理。

如下图所示，我们要从一个2x2的矩阵，反推出一个4x4的矩阵

如何进行这样的反卷积操作？

https://blog.csdn.net/jasonleesjtu/article/details/89791528

如何理解深度学习中的deconvolution networks？

https://www.zhihu.com/question/43609045/answer/132235276

可视化的结果：

图（a）是输入层；

图（b）是14*14反卷积的结果；

图（c）是28*28的UnPooling结果；

图（d）是28*28的反卷积结果；

图（e）是56*56的Unpooling结果；

图（f）是56*56反卷积的结果；

图（g）是112*112 UnPooling的结果；

图（h）是112*112的反卷积的结果；

图（i）和图（j）分别是224*224的UnPooling和反卷积的结果。两者各有特点。

附录

反卷积(Deconvolution)、上采样(UNSampling)与上池化(UnPooling)、可视化代码：

https://github.com/heuritech/convnets-keras

https://github.com/kvfrans/feature-visualization

https://github.com/FHainzl/Visualizing_Understanding_CNN_Implementation

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