上/下采样的方法

原创 已于 2022-03-12 00:07:15 修改 · 859 阅读 · 1 ·
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#深度学习 #图像处理

于 2022-03-11 23:36:46 首次发布
本文详细介绍了下采样技术中的池化操作，以及上采样的三种常见方法：插值法、反卷积和反池化。插值法通过数学公式计算新增像素点的色彩，反卷积（转置卷积）则用于图像信息的恢复，而反池化是池化的逆过程。理解这些技术对于图像处理和深度学习中的特征提取至关重要。

下采样方式一般使用池化（pooling）操作。

上采样(upsampling)的三种方式：

插值法 (Interpolation)

插值就是在周围像素色彩的基础上用数学公式计算补充插入像素点的色彩。但必须注意的是插值并不能增加图像信息。
如双线性插值 (Bilinear-Interpolation)

反卷积 (Deconvolution)

又称作转置卷积 (transposed convolution)等，过程可参考

反池化 (unPooling)

区别unsampling和unpooling（文章末尾）

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图像下采样算法
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AntiAliasInterpolation2d代码解读 注记 最近在看一些视频驱动的代码时，常见一种特殊的下采样方法，故在这里记录一下。 Class AntiAliasInterpolation2d(nn.Module): ## 初始化 def __init__(self, channels, scale): ## channels ## scale: 下采样比例 取 < 1， 这里假设取0.5 super(AntiAliasInterpolation2d, self).__init
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下采样（Downsampling）是深度学习和信号处理中通过降低数据的空间分辨率和减少数据量的过程，常用于卷积神经网络（CNN）中以减小计算量、扩大感受野并提取抽象特征。其主要目的是通过减少特征图尺寸来降低计算复杂度、捕捉更广泛的上下文信息，及防止过拟合。常见的下采样方法包括最大池化、平均池化以及通过设置卷积层步幅大于1实现下采样。相比传统的池化操作，卷积下采样不仅降低分辨率，还能提取特征，保留更多信息。ConvNeXt通过步幅为4的卷积操作实现下采样，有效平衡了特征提取和尺寸缩减。
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本篇文章我们重点介绍了使用下采样方法来解决不平衡数据集的问题，以保证模型的性能。并且通过下采样之后的模型预测性能召回率很不错。但也存在着一些问题，比如在下采样方法整理数据时，我们将多的类样本数据删除至与少的类样本数相同，这样做可能会使一些重要的数据被删除，使得模型的性能不是很好。所以使用下采样方法时可能也会时模型的性能下降。
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weixin_71288092的博客
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由于深度信息对于增强合成视图的质量至关重要，本文提出了一种新颖的边缘保持深度上采样方法，专为基于下采样/上采样的深度编码设计。该方法充分考虑了深度图与对应纹理图像之间的边缘相似性以及深度图之间的结构...
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