1. 转置卷积（Transposed Convolution）

论文：A guide to convolution arithmetic for deep learning

转置卷积（Transposed Convolution）也叫Fractionally-strided Convolution和Deconvolution，但用的最多的是Transposed Convolution。

Deconvolution这个名称是不建议使用的，因为该名称具有一定的误导性（和ZFNet的Deconvolution有歧义）。

1.1 注意事项

转置卷积不是卷积的逆运算
转置卷积也是一种卷积

1.2 转置卷积的目的

主要起到上采样(upsampling)的作用。

1.3 普通卷积与转置卷积的区别

1.3.1 普通卷积

stride=1, padding=0

1.3.2 转置卷积

stride = 1, padding = 0

对于这个转置卷积，输入是一个2×2的特征图，但是会在它的四周填充一些0元素，卷积核大小也是3×3，输出是一个4×4的特征图 -> 实现了特征图的上采样。

2. 转置卷积的运算步骤

在输入特征图元素间填充 行、列 的元素
在输入特征图四周填充 行、列的元素
将卷积核参数上下、左右翻转
做正常卷积运算（步长为1，填充为0）—— 此时不需要再对特征图进行填充了 —— 直接进行步长为1，padding为0的卷积运算

其中，为步长，为kernel size，为padding

2.1 几个例子

2.1.1 第一个例子：

插入图片描述

在输入特征图元素间填充行、列的元素 —— 不需要在特征图元素之间填充0元素
在输入特征图四周填充行、列的元素 —— 在特征图四周填充2行2列的0元素
将卷积核参数上下、左右翻转
做正常卷积运算（步长为1，填充为0）—— 此时不需要再对特征图进行填充了 —— 直接进行步长为1，padding为0的卷积运算

2.1.2 第二个例子：

插入图片描述

在输入特征图元素间填充行、列的元素 —— 需要在特征图元素之间填充1行和1列0元素
在输入特征图四周填充行、列的元素 —— 在特征图四周填充2行2列的0元素
将卷积核参数上下、左右翻转
做正常卷积运算（步长为1，填充为0）—— 此时不需要再对特征图进行填充了 —— 直接进行步长为1，padding为0的卷积运算

2.1.3 第三个例子：

插入图片描述

在输入特征图元素间填充行、列的元素 —— 需要在特征图元素之间填充1行和1列0元素
在输入特征图四周填充行、列的元素 —— 在特征图四周填充1行1列的0元素
将卷积核参数上下、左右翻转
做正常卷积运算（步长为1，填充为0）—— 此时不需要再对特征图进行填充了 —— 直接进行步长为1，padding为0的卷积运算

2.2 输出特征图计算公式

2.2.1 普通卷积

转置卷积的介绍以及理论讲解

2.2.2 空洞卷积

转置卷积的介绍以及理论讲解

2.2.3 转置卷积

2.2.3.1 不带空洞卷积

转置卷积的介绍以及理论讲解

2.2.3.2 带有空洞卷积

转置卷积的介绍以及理论讲解

2.3 实例讲解转置卷积操作

先根据进行对应元素的填充
对kernel进行上下左右的翻转
普通卷积（stride=1, padding=0）

3. PyTorch中的转置卷积

通过在PyTorch官方的文档中可以看到，PyTorch内部集成了三种转置卷积：

torch.nn.ConvTranspose1d (Python class, in ConvTranspose1d)
torch.nn.ConvTranspose2d (Python class, in ConvTranspose2d)
torch.nn.ConvTranspose3d (Python class, in ConvTranspose3d)

以torch.nn.ConvTranspose2D为例：

torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels,
						 kernel_size, stride=1, padding=0, 
						 output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1, 
						 padding_mode='zeros', device=None, dtype=None)

在由多个输入平面组成的输入图像上应用 2D 转置卷积算子。

这个模块可以看作是 Conv2d 相对于其输入的梯度。它也被称为分数步长卷积或反卷积（尽管它不是实际的反卷积操作，因为它不计算真正的卷积逆）。

该模块支持 TensorFloat32。

参数说明：

stride controls the stride for the cross-correlation.
控制互相关的步幅对于神经网络的卷积而言，互相关就是卷积运算（和信号与处理中的定义不同，区别在于后者会对卷积核进行上下左右翻转）
这里转置卷积用的是信号与处理中卷积的操作
padding controls the amount of implicit zero padding on both sides for dilation × (kernel_size – 1) – padding number of points. See note below for details.
控制膨胀两边的隐式零填充量 × (kernel_size – 1) – 填充点数。
output_padding controls the additional size added to one side of the output shape. See note below for details. 默认为0
控制添加到输出形状一侧的附加大小
该参数一般是不会使用的
dilation controls the spacing between the kernel points; also known as the à trous algorithm. It is harder to describe, but the link here has a nice visualization of what dilation does.
控制内核点之间的间距；也称为 à trous 算法。很难描述，但这里的链接很好地可视化了扩张的作用 —— 就是空洞卷积的膨胀系数，默认为1（普通卷积）
groups controls the connections between inputs and outputs. in_channels and out_channels must both be divisible by groups.
控制输入和输出之间的连接。 in_channels 和 out_channels 都必须能被 groups 整除。
For example,
- At groups=1, all inputs are convolved to all outputs.
  所有输入都卷积到所有输出 —— 传统的卷积
- At groups=2, the operation becomes equivalent to having two conv layers side by side, each seeing half the input channels and producing half the output channels, and both subsequently concatenated.
  该操作等效于并排有两个卷积层，每个卷积层看到一半的输入通道并产生一半的输出通道，并且随后将两者连接起来 —— 组卷积
- At groups= in_channels, each input channel is convolved with its own set of filters (of size ). —— 深度卷积
  每个输入通道都与自己的一组过滤器（大小为）进行卷积
bias如果为True则卷积操作会有一个可学习的偏置，默认为True

4. 转置卷积和普通卷积的运算过程对比

4.1 普通卷积 —— 滑动窗口

4.2 普通卷积 —— 另外一种计算方法

但在代码中真的是这样计算的吗？ —— 并不是，因为这样计算效率低！更加高效的卷积操作如下：

注意：对于现在版本较新的框架如TensorFlow、PyTorch而言，这种计算方法也不再采用了，有更加高效的方法代替。

首先需要将卷积核转化为一个个的等效矩阵，过程如下：
- 对于每一个等效矩阵，首先构建一个与输入特征图同样大小的零矩阵
- 当滑动窗口第一次运算时，将滑动窗口中值（卷积核上的值）给刚才生成的零矩阵（也就是图中有红色的矩阵）
- 当滑动窗口向右滑动时，将滑动窗口中值（卷积核上的值）给刚才生成的零矩阵（也就是图中有黄色的矩阵）
- 当滑动窗口向下滑动时，将滑动窗口中值（卷积核上的值）给刚才生成的零矩阵（也就是图中有紫色的矩阵）
- 当滑动窗口向左滑动时，将滑动窗口中值（卷积核上的值）给刚才生成的零矩阵（也就是图中有绿色的矩阵）
此时就可以得到这4次滑动窗口的等效矩阵（也就是4个卷积核的等效矩阵）
针对每一个等效矩阵，将它与输入特征图进行和，就可以得到输出特征图的每一个数值