什么是上采样和下采样

最新推荐文章于 2025-10-10 17:20:34 发布
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本文详细介绍了在优快云平台上通过HTML、CSS和JavaScript进行前端开发的经验，包括如何创建响应式布局、实现交互效果以及优化网页性能。同时，文章也探讨了Webpack和Babel在现代前端项目中的应用。
上采样（upsampling）和下采样（subsampled）
南淮北安的博客
10-21 2万+
文章目录一、上采样二、下采样 一、上采样 放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。 上采样的原理： 图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。 二、下采样 缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsample...
图像处理常用插值方法总结
小熊不去实验室
05-07 1万+
常用的插值方法                                                                                                                                                         1、最邻近元法 　　这是最简单的一种插值方法，不需要计算，在待求
下采样和上采样
ytusdc的博客
11-21 4万+
1、下采样的作用是什么？通常有哪些方式？ 下采样层有两个作用，一是减少计算量，防止过拟合；二是增大感受野，使得后面的卷积核能够学到更加全局的信息。 下采样的方式主要有两种： 1、采用stride为2的池化层，如Max-pooling和Average-pooling，目前通常使用Max-pooling，因为他计算简单而且能够更好的保留纹理特征； 2、采用stride为2的卷积层，下采样的过程是一个信息损失的过程，而池化层是不可学习的，用stride为2的可学习卷积层来代替pooling可以得到更好的效果，
【深入浅出PyTorch】--上采样+下采样
最新发布
我是个好人呀，O(∩_∩)O
10-10 1299
本文系统介绍了上采样和下采样的概念与作用。下采样通过最大池化、平均池化或带步长卷积降低特征图尺寸，减少计算量并提取高层语义信息，常用于编码器。上采样通过插值法或转置卷积增大特征图尺寸，恢复空间分辨率，常用于解码器或分割任务。PyTorch中实现方式包括nn.MaxPool2d、nn.AvgPool2d、nn.Upsample（支持多种插值模式）和nn.ConvTranspose2d（可学习上采样）。针对不同任务需求，推荐使用特定组合，如分割任务建议使用双线性插值+align_corners=True。
什么是上采样和下采样？
m0_57317650的博客
12-04 3741
总体而言，上采样和下采样对信号或图像的处理可以改变其分辨率，从而在不同的应用中提供更多或更少的细节信息。上采样用于增加分辨率和细节，而下采样则用于减少分辨率和降低数据量。上采样和下采样是信号处理和图像处理中常用的技术，用于改变信号或图像的分辨率。
什么是上采样什么是下采样
m0_60388871的博客
09-14 1774
上采样：增加数据点的数量或增加数据分辨率。下采样：减少数据点的数量或降低数据分辨率。其实也可以理解为下采样就是将信息进行压缩的一个过程，而上采样就是将压缩的信息尝试将它恢复为原始更详细信息的过程。
基本上采样和下采样代码：基本上采样和下采样代码-matlab开发
05-29
在提供的"upsampling%20and%20downsampling.zip"压缩包中，可能包含了示例MATLAB代码，用于演示基本的采样、下采样和上采样操作。解压并运行这些脚本，可以帮助你更好地理解这些概念并应用于实际项目中。记得在使用...
上采样下采样_采样_上采样代码_上采样下采样_
10-03
采样分为两种基本类型：上采样（Upsampling）和下采样（Downsampling）。本文将深入探讨这两种采样技术，并通过C++语言在VS2015环境下结合OpenCV 3.30库来实现它们。 首先，我们来理解一下采样的基本概念。根据...
数字信号处理——上采样和下采样：创建一个对序列进行上采样和/或下采样的例程。-matlab开发
06-01
在数字信号处理领域，上采样（Upsampling）和下采样（Downsampling）是两种常见的信号处理技术，主要用于改变数字信号的采样率。在MATLAB环境中，我们可以利用其强大的编程能力来创建自定义的上采样和下采样例程。...
数据上采样和下采样（上）
weixin_43027035的博客
10-31 2407
通过mse的评价指标，我们可以看出来这两种方法进行下采样的误差基本上一致，但是从一个图形中的对比，他们的差异明显挺大，那是为什么呢，这就的考虑到时间对齐问题了，由于我们的采样对应着时间点，如果不对齐那就会产生不好的效果，只对比了前面五十万的数据，与我们的本意就相差甚远，所以这里我们还要考虑到时间对齐的问题，接下来对代码进行改编。下采样是指减少数据点的数量。插值下采样和低通滤波看上去效果似乎差不多，但是在结束位置，貌似使用插值下采样的效果更好，但是这还不够明显，接下来将他们画到一张图形中进行对比。
上采样下采样
Cris_Wang7的博客
10-28 1万+
图像处理中的上采样和下采样 下采样 下采样即缩小图像，主要有两个目的：使得图像符合需要的大小；生成对应图像的缩略图。 下采样的原理很简单，比如对于一幅尺寸为MxN的图像，对其进行s倍下采样，即得到(M/s)x(N/s)尺寸的图像。这可以通过把原始图像划成sxs的窗口，使每个窗口内的图像变成一个像素，这个像素点的值可以是窗口内所有像素的均值或者最大值等等。另外我认为高斯滤波等卷积方式本身也是一种下采样。 上采样 上采样与下采样相反，其目的是放大图像。注意，它并不能带来更多关于该图像的信息，因此图像的质
上采样层什么意思_深度学习网络层之上采样（Unpooling）
weixin_39861054的博客
12-20 2058
之前一篇博文中介绍了深度学习中的pooling层,在本篇中主要介绍转置卷积这种上采样操作。转置卷积也是一种卷积。L2 pooling\[a^l={1\over k}\sqrt{\sum_{j=1}^k(a_j^{l-1})^2}\]pooling除了仅输出一个值, 也可以输出top k个(mix pooling).CNN中的上采样Unpooling:近邻,以复制的方式."Bed of Nails"...
上采样与下采样
lzw17750614592的博客
12-15 4万+
通常所说的采样指的是下采样，也就是对信号的抽取。其实，上采样和下采样都是对数字信号进行重采，重采的采样率与原来获得该数字信号（比如从模拟信号采样而来）的采样率比较，大于原信号的称为上采样，小于的则称为下采样。上采样的实质也就是内插或插值。 下采样的定义：对于一个样值序列间隔几个样值取样一次，这样得到新序列就是原序列的下采样。下采样就是抽取，是多速率信号处理中的基本内容之一。 上采样是下采样的逆...
下采样与上采样
张小圆的博客
07-12 2万+
一、下采样 概念：下采样（subsampled），又称为降采样（downsampled）。可以通俗地理解为缩小图像，减少矩阵的采样点数。 方法：（1）最常用隔位取值，每行每列每隔k个点取一个点（2）合并区域：每(row/k)*(col/k)窗口内所有像素的均值作为一个像素；（3）超分辨率项目中一般使用MATLAB函数imresize，先归一化到[0,1]（直接除以图像范围最大值），再imresize（先下采样再上采样），再乘以图像范围最大值，然后求PSNR。（4）信号处理中，为了避免频域混叠，先滤波再采
上采样,下采样,卷积,反卷积,池化,反池化,双线性插值【基本概念分析】
zik的博客
11-19 1万+
然而，确实有一些缩放方法能够增加图像的信息，从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的。在右边的等式中的字母f(Q11)、f(Q12)、f(Q21)、f(Q22)、x1、x2、x都是已知的，求出的f(x,y1)与f(x,y2）即为R1、R2的像素值。那么就从左上角到右下角，生成卷积之后的矩阵的大小是(5-3+1)*(5-3+1)的矩阵，生成之后的矩阵的元素值，是之前的两个矩阵对应元素的乘积之和；在右边的等式中的字母y1、y2、y都是已知的，f(x,y1)与f(x,y2）即为上一个式子中求出的R1、R2像素值。
机器学习——下采样(under-sampling)
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高志远的博客
08-21 8万+
下采样(under-sampling) 什么是下采样？ 当原始数据的分类极不均衡时，如下图 我们要想用这样的数据去建模显然是存在问题的。尤其是在我们更关心少数类的问题的时候数据分类不均衡会更加的突出，例如，信用卡诈骗、病例分析等。在这样的数据分布的情况下，运用机器学习算法的预测模型可能会无法做出准确的预测，最后的模型显然是趋向于预测多数集的，少数集可能会被当做噪点或被忽视，相比多数集，少数集被...
上采样方法
qq_46684028的博客
05-15 6031
上采样方法，去池化，双线性插值，反卷积，膨胀卷积
机器学习(四) 下采样和上采样
vincent_duan的专栏
02-05 7477
查看数据样本 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline data = pd.read_csv("./data/creditcard.csv") data.head() 这个数据，并不是最原始数据，而是通过降维操作把数据进行特征压缩。我们可以根据这些特征进行建模。 这些数据有一列class，用来标注是否正常，0表示正常，1表示异常。 这是经典的二分类问题。 首先查看
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