卷积神经网络专题之上采样与下采样初步理论

本文介绍了图像缩放技术,包括缩小图像(下采样)和放大图像(上采样)的方法及原理。下采样用于生成缩略图或适应显示区域大小,而上采样则用于在高分辨率设备上展示图像。文章还探讨了不同缩放方法对图像质量的影响。

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缩小图像

  或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled),主要目的有两个:1、使得图像符合显示区域的大小;2、生成对应图像的缩略图。


放大图像

  或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating),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。

对图像的缩放操作将不可避免地影响图像质量。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。


下采样就是池化

  采样层是使用 pooling的相关技术来实现的,目的就是用来降低特征的维度并保留有效信息,一定程度上避免过拟合。但是池化的目的不仅仅是这些,他的目的是保持旋转、平移、伸缩不变形等。采样有最大值采样,平均值采样,求和区域采样和随机区域采样等。池化也是这样的,比如最大值池化,平均值池化,随机池化,求和区域池化等


下采样原理

  对于一幅图像I尺寸为MN,对其进行s倍下采样,即得到(M/s)(N/s)尺寸的得分辨率图像,当然s应该是M和N的公约数才行,如果考虑的是矩阵形式的图像,就是把原始图像s*s窗口内的图像变成一个像素,这个像素点的值就是窗口内所有像素的均值


上采样原理

  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。

### 卷积神经网络上采样下采样的概念及实现方法 #### 一、定义区别 在卷积神经网络(CNN)中,**下采样**通常用于减少数据的空间尺寸,从而降低计算复杂度并提取更高级别的特征。而**上采样**则相反,它旨在恢复空间分辨率,常用于图像分割或生成模型的任务中。 - **下采样**可以通过池化操作完成,例如最大值池化或平均值池化[^3]。这种操作会显著减小输入张量的大小,同时保留重要信息。 - **上采样**则是为了增加特征图的空间维度,常见的方法包括插值法(如双线性插值)、转置卷积以及像素混洗(Pixel Shuffle)等[^2]。 值得注意的是,在某些情况下,“反卷积”这一术语被误认为是指代上采样的具体方式之一——即转置卷积加微步卷积的操作集合[^1]。然而严格意义上讲,它们并不完全相同;实际上,反卷积只是广义上的空洞卷积的一部分。 #### 二、具体的实现方法 ##### (1)下采样实现方法 最常用的两种形式分别是基于pooling的技术和其他类型的strided convolution: - Pooling Layers (e.g., MaxPooling, AvgPooling): 这些层通过对局部区域内的数值取极值或者均值得到新的较小规模表示; - Stride Convolution: 设置较大的stride参数使得每次滑动窗口移动更多位置,进而达到压缩效果的同时还能学习滤波器权重. ##### (2)上采样实现方法 对于需要放大图片的情况,则可以考虑以下几种策略: - Interpolation Methods: 如最近邻插值(Nearest Neighbor), 双三次插值(Bicubic) 或者双线性插值(Bilinear). 它们不涉及任何训练过程而是单纯依赖数学公式来进行估计; - Transposed Convolutions: 此种做法类似于常规前向传播过程中应用的标准convolutions但方向反转过来,并允许自适应调整输出形状以便匹配目标尺度需求 ; - Pixel Shuffling Technique combined with small kernels like `1×1`: After applying this technique which rearranges elements within tensor without changing its total number of entries ,a subsequent application of shallow convolutions could further enrich representational capacity while maintaining increased resolution levels.[^2] #### 示例代码展示 以下是利用PyTorch框架分别执行简单版本上下采样的Python脚本实例: ```python import torch.nn as nn # Define Down-sampling using max pooling layer downsample_layer = nn.MaxPool2d(kernel_size=2) # Example input Tensor shape [batch_size, channels, height, width] input_tensor = torch.randn(1, 3, 64, 64) output_downsampled = downsample_layer(input_tensor) # For Up-Sampling via bilinear interpolation method upsample_bilinear = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True) output_upsampledBilin = upsample_bilinear(output_downsampled) # Alternatively use transposed convolutional layers for Upscaling purposes. up_conv_transpose = nn.ConvTranspose2d(in_channels=3,out_channels=3,kernel_size=4,stride=2,padding=1,bias=False) output_upsampledTranspConv = up_conv_transpose(output_downsampled) ``` 上述代码片段展示了如何创建不同种类的采样模块及其调用流程。 ---
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