resize、重采样、降采样、上采样、下采样

最新推荐文章于 2025-09-07 18:18:40 发布
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#深度学习 #机器学习 #神经网络

本文介绍了图像处理中的resize操作，包括保持与不保持长宽比的图像缩放，以及重采样（上采样）和降采样（下采样）方法。内容涉及内插值在放大图像中的应用，以及pooling在缩小图像时的作用。此外，还讨论了数据不均衡问题，提出欠采样和过采样的解决方案，如SMOTE生成新样本以平衡类别分布。

图像变大、变小：resize

改变长宽比

不改变长宽比

变大：重采样/上采样【内插值方法】

在这里插入图片描述

变小：降采样/下采样【pooling：maxPooling, averagePooling】

在这里插入图片描述

原因

图片过大容易导致模型过大，消耗更多的显存，计算速度慢

使用场景

分类时，如判断一张图片是否是风景，图片大小并不影响特征的提取，如山脉、树木的提取，图变小，照样有。

对于特定的任务，如医疗图像，病灶的识别，是对图片的精确度有依赖的，缩小图片是会有精度损失的，此时应使用crop/切图。

数据不均衡：有的类别多，有的少

重采样

欠采样/下采样：减少大样本类别的数量，抽取

从Smaj 随机舍弃，可能损失有用信息

过采样（上采样）：增加小样本类别的数量

从Smin 中重复或有放回采样，可能造成过拟合

生成新样本，SMOTE方式：
对于少数类样本 a, 随机选择一个最近邻的样本 b, 然后从 a 与 b 的连线上随机选取一个点 c 作为新的少数类样本

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IDL遥感影像重采样技术实现与应用
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