对转置卷积、可变形卷积、通道加权卷积的通俗理解(下篇)

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对转置卷积、可变形卷积、通道可分离卷积的通俗理解

声明：卷积神经网络经过这些年的发展已经非常成熟，有着非常繁多的网络类型，其核心机制都在于“卷积核”的设计，现在涌现出了非常多的卷积思想，在各个领域各领风骚，比如深度可分离卷积、分组卷积、空洞(扩张)卷积、转置(反)卷积、可变性卷积、通道加权卷积等。这里只介绍这六种，限于篇幅，将分为两篇系列文章进行说明，本篇为下篇，介绍后三个。

文章较长，阅读全文约20min。

目录

四 转置（反）卷积

Transposed Convolution/Deconcolution

4.1 转置卷积

4.2 转置卷积和反卷积的区别

4.3 转置卷积的应用领域

4.4 转置卷积的动态图

4.5 例子

五 可变形卷积

六 通道加权卷积

七 关于卷积的思考

04

转置(反)卷积

转置卷积的定义

转置卷积（transposed Convolutions）又名反卷积（deconvolution）或是分数步长卷积（fractially straced convolutions）。反卷积（Transposed Convolution, Fractionally Strided Convolution or Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中。

那究竟什么是“反卷积”呢？深度学习中的deconv，是一种上采样upsample过程，他可以还原原图像的大小形状，但是不能够完全恢复原来的像素值，因此他并不是严格的逆运算。

转置卷积和反卷积的区别

那什么是反卷积？从字面上理解就是卷积的逆过程。值得注意的反卷积虽然存在，但是在深度学习中并不常用。而转置卷积虽然又名反卷积，却不是真正意义上的反卷积。因为根据反卷积的数学含义，通过反卷积可以将通过卷积的输出信号，完全还原输入信号。而事实是，转置卷积只能还原shape大小，而不能还原value。你可以理解成，至少在数值方面上，转置卷积不能实现卷积操作的逆过程。所以说转置卷积与真正的反卷积有点相似，因为两者产生了相同的空间分辨率。但是又名反卷积（deconvolutions）的这种叫法是不合适的，因为它不符合反卷积的概念。

转置卷积常见的应用领域

反卷积（转置卷积）通常用于以下几个方面：

1. CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间，来观察feature map对哪些pattern相应最大，即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的；

2. FCN全卷积网络中，由于要对图像进行像素级的分割，需要将图像尺寸还原到原来的大小，类似upsampling的操作，所以需要采用反卷积；

3. GAN对抗式生成网络中，由于需要从输入图像到生成图像，自然需要将提取的特征图还原到和原图同样尺寸的大小，即也需要反卷积操作。

转置卷积的动态图

（1）以3x3，no padding , strides=1为例

卷积(convolution)过程：

 "反卷积"(the transpose of conv) 可以理解为upsample conv.
卷积核为:3x3; no padding , strides=1

注意：上面的过程中，下方的“蓝色”表示输入；上方的“绿色”表示输出。可以看出，反卷积过程恢复了原来的图像的大小，即Shape。

（2）以3x3，no padding , strides=2为例

卷积过程:

反卷积:

（3）卷积过程与反卷积过程的动态展示过程

卷积过程：

反卷积过程：

注意图中蓝色（下面）是输入，绿色（上面）是输出，卷积和反卷积在 p、s、k  p、s、k 等参数一样时，是相当于输入和 输出 调了个位。 

这里说明了反卷积的时候，是有补0的，即使人家管这叫no padding（ padding=0 ）。

例子

假设一个卷积操作，它的输入是 4x4，卷积核大小是 3x3，步长为 1x1，填充方式为 Valid 的情况下，输出则为 2x2，如下图所示：

我们将其从左往右，从上往下以的方式展开，

• 输入矩阵可以展开成维数为 [16, 1] 的矩阵，记作 x

• 输出矩阵可以展开成维数为 [4, 1] 的矩阵，记作 y

• y要想完成[16,1]到[4,1]的映射，卷积核可以表示为 [4, 16] 的矩阵，记作 C，其中非 0 的值表示卷积对应的第 i 行 j 列的权重。

• 所以卷积可以用 y = C * x ([4, 1] = [4, 16] * [16, 1])来表示

总结：卷积过程为：

y=C*x

那么，转置卷积就可以理解为是

x=C^T*y

05

可变形卷积

卷积核形状一定是矩形吗？-- Deformable convolution 可变形卷积核

传统的卷积核一般都是长方形或正方形，但MSRA提出了一个相当反直觉的见解，认为卷积核的形状可以是变化的，变形的卷积核能让它只看感兴趣的图像区域 ，这样识别出来的特征更佳。可变形的卷积核，可以看成是视觉领域的新“视”界。

那么可变形的卷积核到底怎么实现呢？

其实它的实现依然是基于标准的卷积核的，只不过在标准卷积核中没一个卷积核单元还附带两个位置偏移量(x,y)，x,y表示像素相对于中心像素的位置偏移，即现在每个像素的值是一个形如(value,x,y)的三元组，x,y为偏移量，但是具体的偏移量不是人为指定的，虽然也可以这么做，具体的偏移多少，每一个像素的偏移是不一样的，让网络去学习这个x,y。

06

通道加权卷积

通道间的特征都是平等的吗？ -- SEnet

无论是在Inception、DenseNet或者ShuffleNet里面，我们对所有通道产生的特征都是不分权重直接结合的，那为什么要认为所有通道的特征对模型的作用就是相等的呢？ 这是一个好问题，于是，ImageNet2017 冠军SEnet就出来了。

SEnet 结构

一组特征在上一层被输出，这时候分两条路线，第一条直接通过，第二条首先进行Squeeze操作（Global Average Pooling），把每个通道2维的特征压缩成一个1维，从而得到一个特征通道向量（每个数字代表对应通道的特征）。然后进行Excitation操作，把这一列特征通道向量输入两个全连接层和sigmoid，建模出特征通道间的相关性，得到的输出其实就是每个通道对应的权重，把这些权重通过Scale乘法通道加权到原来的特征上（第一条路），这样就完成了特征通道的权重分配。

07

总结思考

现在越来越多的CNN模型从巨型网络到轻量化网络一步步演变，模型准确率也越来越高。现在工业界追求的重点已经不是准确率的提升（因为都已经很高了），都聚焦于速度与准确率的trade off，都希望模型又快又准。因此从原来AlexNet、VGGnet，到体积小一点的Inception、Resnet系列，到目前能移植到移动端的mobilenet、ShuffleNet（体积能降低到0.5mb！），我们可以看到这样一些趋势：

卷积核方面：

1. 大卷积核用多个小卷积核代替；

2. 单一尺寸卷积核用多尺寸卷积核代替；

3. 固定形状卷积核趋于使用可变形卷积核；

4. 使用1×1卷积核（bottleneck结构）。

卷积层通道方面：

1. 标准卷积用depthwise卷积代替；

2. 使用分组卷积；

3. 分组卷积前使用channel shuffle；

4. 通道加权计算。

卷积层连接方面：

1. 使用skip connection，让模型更深；

2. densely connection，使每一层都融合上其它层的特征输出（DenseNet）

启发

类比到通道加权操作，卷积层跨层连接能否也进行加权处理？bottleneck + Group conv + channel shuffle + depthwise的结合会不会成为以后降低参数量的标准配置？

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