Keras - Deconvolution2D

링크는…

Convolutional Layers - Keras Documentation

딥러닝을 이용한 segmentation 연구를 보면 FCN 도 그렇고 포스텍 연구도 deconvolution을 사용한다.

어떤 케이스에서는 convolution을 그대로 사용하는 경우들도 있기는 하나, 뭐 있으니 한번 알아보자.

기본 폼

keras.layers.convolutional.Deconvolution2D(nb_filter, nb_row, nb_col, output_shape, init='glorot_uniform', activation=None, weights=None, border_mode='valid', subsample=(1, 1), dim_ordering='default', W_regularizer=None, b_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, b_constraint=None, bias=True)

대부분은 convolution과 유사하다.
다만 달라지는 부분만 좀 알아보려고 한다.

Arguments

대부분은 convolution과 같다.
관련 링크는…

아직 없다.

다른 부분은,

• output_shape:
  • (nb_sample, nb_filter, nb_output_rows, nb_output_cols)의 튜플 방식으로 사용한다. 이거를 계산하는 수식이 있는데 다음과 같다. \(o = s (i - 1) + a + k - 2p, \quad a \in {0, \ldots, s - 1}\)

정리

다음에는 unpooling 를 한번 정리해야겠다.
그러면 segmentation 쓸 내용은 다 보는 격..