1.序言

最近读论文看到很多论文提到了耦合与解耦合的概念，实在不懂，就细细看了一下，下面是我的理解，如有不对欢迎指出。本文参考论文：

Cheng K, Zhang Y, Cao C, et al. Decoupling gcn with dropgraph module for skeleton-based action recognition[C]//Computer Vision–ECCV 2020: 16th European Conference, Glasgow, UK, August 23–28, 2020, Proceedings, Part XXIV 16. Springer International Publishing, 2020: 536-553.

2.GCN中的耦合聚集

关于GCN的过程理解可以参考我的博客清晰图解，一图看懂图卷积GCN、时空图卷积ST-GCN ；在GCN中，我们可以看到特征之间的计算是通过邻接矩阵来实现的，所有的通道都使用同一个邻接矩阵，即对于所有的特征，都使用同一种模式加到一个节点上。如下图所示：绿色的块代表邻接矩阵，蓝色的代表输入特征，将特征分解成不同通道的话，每一个通道都使用同一个邻接矩阵。这被称为GCN的耦合聚集（coupling aggregation）

论文原话：特征X的所有通道共享一个邻接矩阵A(用相同的颜色绘制)，这意味着所有通道共享相同的聚合内核。我们称之为耦合聚集。现有的基于GCN的骨架动作识别方法都采用了耦合聚合，如ST-GCN 、非局部自适应GCN 、AS-GCN 、Directed-GNN。我们统称它们为耦合图卷积。

在这里插入图片描述

3.CNN中的解耦合

首先我们要弄懂一个逻辑，对于一个3通道的RGB图像而言，用5个3×3的卷积核去卷，卷积的参数为5×3×3×3，即5个卷积核，3个原通道，3×3的卷积参数，这说明：对于CNN而言，每个通道的卷积核参数是不一样的，3*3的卷积核在第一层通道卷完后，再以不同的9个参数卷第二层第三层，然后将三层相同位置的值相加，得到最终的一层输出，这样再叠加5次，得到最后的5个通道输出。我们验证一下：
在这里插入图片描述
可以看到，对于2个通道的输入（为了与后面的3×3卷积参数分开特地设置维度为2）而言，卷积核的参数为5×2×3×3

对于CNN而言，卷积核的参数相当于之前的邻接矩阵，表示特征怎样聚合在一起。那么，对于一个输入图像而言，每个通道都有不同的卷积参数，最后叠加在一起，如下图所示，不同的颜色代表不同的通道参数不一致，C为输入通道， $C^{'}$ 为输出通道，即卷积核个数。每个通道都有不同的参数，这被称为解耦聚集（decoupling aggregation）