CNN中對特徵圖進行上採樣常用的操作有轉置卷積和亞像素卷積
1、轉置卷積
轉置卷積（Transposed Convolution）又稱爲反捲積（Deconvolution）
先看下普通的卷積過程：
如下圖：
這是一個卷積核大小爲3x3，步長爲1，padding爲0的普通卷積
轉置卷積的過程：
2、亞像素卷積
把一個3x3的小圖片變成一個5X5的大圖片。白色虛線區域全填0。
subpixel作者認爲，這些白色的填0區域，是無效信息，甚至對求梯度優化有害處。
明明可以直接從原圖得到信息，何必非要填0呢。
具體的細節看這個圖：
我的理解是：對特徵圖進行重新排列，這種方式在圖像超分辨率應用廣泛
W*H*C --》2W*2H*C/4
感謝：https://www.zhihu.com/question/56177877/answer/269452316