反捲積、上取樣、上池化的聯絡與區別
FCN於反捲積(Deconvolution)、上取樣(UpSampling)
https://blog.csdn.net/nijiayan123/article/details/79416764
反捲積(Deconvolution)、上取樣(UNSampling)與上池化(UnPooling)
https://blog.csdn.net/A_a_ron/article/details/79181108
- 最大的區別在於反捲積過程是有引數要進行學習的（類似卷積過程），理論是反捲積可以實現UnPooling和unSampling（狹義的，見參考文獻https://blog.csdn.net/A_a_ron/article/details/79181108），只要卷積核的引數設定的合理。
- 廣義的上取樣：由於上取樣是指將影象上取樣到更高解析度的任何技術，因此我們可以講：通過反捲積、UnPooling進行上取樣
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反捲積(Deconvolution)、上取樣(UNSampling)與上池化(UnPooling)
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反捲積(Deconvolution)、上取樣(UNSampling)與上池化(UnPooling)加入自己的思考（tensorflow函式）
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FCN於反捲積(Deconvolution)、上取樣(UpSampling)
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對深度可分離卷積、分組卷積、擴張卷積、轉置卷積（反捲積）的理解
轉自：https://blog.csdn.net/chaolei3/article/details/79374563 參考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28186
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