Upsample、ConvTranspose2d、conv后PixelShuffle用法上有什么區別？

不改變特征圖通道數而將特征圖尺寸擴大一倍有3個方法：

1.Upsample上采樣

2.先用卷積將通道數擴大一倍，然后用PixelShuffle，將兩個通道的特征圖相互插入使得尺寸擴大一倍。

3.利用反卷積ConvTranspose2d不改變通道數尺寸擴大一倍。

請問三者有什么區別呢？在用法上有什么講究嗎？

 

這三個共同功能都是上采樣，但細分就會有些區別。說一下適用的任務吧~

1. upsample是利用傳統插值方法進行上采樣。往往會在upsample后接一個conv，進行學習。任務：超分，目標檢測。

2. 轉置卷積應該是上采樣力度最大的，所以有些時候的結果看起來會不太真實。任務：GAN，分割，超分。

3. pixel shuffle最開始也是用在超分上的，把channel通道放大r^2倍，然后再分給H，W成rH，rW，達到上采樣的效果。目前超分用這個應該是主流。任務：超分。

 

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作者：夢飛
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