1樓：
反卷積、解卷積、去卷積可以認為是卷積的逆過程，也就是卷積把影象」卷「小了，反卷積把影象」卷「大。
上取樣，就是插值方法了，可以有很多種選擇，最近鄰、線性、立方等。
可以認為反卷積是可學習的上取樣，上取樣是不可學習的。
2樓：sufvier
Upsampling是上取樣的過程，caffe中實現的deconvolution是upsampling的一種方式，原始碼來看的話，用的是bilinear
3樓：梁召
簡單說兩點
1. caffe的deconvolution又被叫做transposed convolution，例如在TensorFlow中。
查資料的時候可以多用個關鍵字。
2. upsampling可以通過特定kernel的deconvolution 來實現，順便把learning rate 設成0.
現在可以通過weight_filler去設。
老版是在Python介面下用net surgery來做的。
3、按照字面意思定義的upsampling，conv+maxpooling+upsampling必然會造成資訊丟失，無法做到精確的點對點匹配。而deconvolution 則不一定
4樓：
這是文件
A common use case is with the DeconvolutionLayer acting as upsampling. You can upsample a feature map with shape of (B, C, H, W) by any integer factor using the following proto.
layer }" top: "}"
convolution_param } stride: }num_output: } group: }pad: }
weight_filler: bias_term: false} param}
支援多label的caffe，有比較好的實現嗎？
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