深度学习中的采样：下采样，上采样，欠采样，过采样

最新推荐文章于 2025-04-29 10:58:30 发布
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分类专栏： 二 文章标签： 深度学习 人工智能 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43703670/article/details/127559254
博客介绍了图像和数据集的采样方法。图像采样包括下采样（如池化操作缩小图片）和上采样（插值放大图片）；数据集采样针对不平衡数据集，有欠采样（减少数据量过多类别的数量）和过采样（扩大数量较少类别的数目）。

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一，下采样

下采样：池化操作就是经典的下采样，将一张图片缩小，采用不同的方法将像素点合并从而获得更小分辨率的照片就叫做下采样。

二，上采样

上采样：也叫做图像插值上采样就和下采样反过来，将一张照片放大，在像素点之间根据放大倍数，以插值的形式插入像素值从而达到放大图像的目的。

三，欠采样

欠采样与过采样主要是针对不平衡数据集，欠采样：当数据集不平衡时，选择减少数据量过多类别的数量，例如对于一个只用0和1的二分类问题，样本标签1有10000个数据，样本标签0有6000个数据时，为了保持样本数目的平衡，可以选择减少标签1的数据量，这个过程就叫做欠采样。

四，过采样

过采样：就是对数量较少的类别，扩大它的数量，通过数据增强的方法增家它的数目。（个人理解）

深度学习的过采样：分类示例：此示例展示了如何对具有不平衡训练数据集的图像进行分类，其中每个类别的图像数量不同。深-matlab开发
05-31
此示例展示了如何对具有不平衡训练数据集的图像进行分类，其中每个类别的图像数量与类别不同。 两种最流行的解决方案是下采样和过采样。 在下采样中，每个类别的图像数量减少到所有类别中的最小图像数量。 另一方面，执行过采样时，每个类别的图像数量增加。 这两种策略对于不平衡的数据集都是有效的。 下采样的实现很简单：只需使用 splitEachLabel 函数并指定类的最小数量，但是，过采样需要更复杂的编码类型。 此代码不使用无法与增强数据存储关联的转换数据存储。 这意味着，到 2020 年，使用转换数据存储执行数据增强变得困难。
基础电子中的欠采样：基于SARADC的应用和技术
10-19
在电子技术领域，特别是在模拟数字转换（ADC）中，欠采样是一种独特的信号处理方法，它允许我们在低于奈奎斯特采样率的情况下捕获信号，从而实现特定的优势。本篇文章聚焦于基于SAR（逐次逼近寄存器）ADC的欠采样...
小白笔记：深度学习中的上采样、下采样
m0_73798143的博客
04-17 5292
在我看来，将一张图片缩小，采用不同的方法将像素点合并从而获得更小分辨率的照片就叫做下采样，而池化（pooling）就是经典的下采样。在我看来，将一张照片放大，在像素点之间根据放大倍数，以插值的形式插入像素值从而达到放大图像的目的。
上采样（Upsampling）
最新发布
weixin_71288092的博客
04-29 722
上采样（Upsampling）是深度学习中的一种操作，​​用于将低分辨率的特征图（或数据）恢复到更高的分辨率​​，目的是恢复细节信息或匹配目标尺寸。它的核心是“逆向放大”，但并非简单的像素复制，而是通过算法生成新数据。
深度学习上采样下采样概念以及实现
weixin_42382758的博客
05-02 2768
相比上池化，使用反卷积进行图像的“上采样”是可以被学习的（会用到卷积操作，其参数是可学习的）。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，当然同时也增加了一定的计算量。如果设置为False，则输入和输出张量由它们的角像素的角点对齐，插值使用边界外值的边值填充;1.插值，一般使用的是双线性插值，因为效果最好，虽然计算上比其他插值方式复杂，但是相对于卷积计算可以说不值一提，其他插值方式还有最近邻插值、三线性插值等；
深度学习上采样
yueliangzy的博客
03-18 884
(58条消息) 你真的了解深度学习中的上采样吗？_happyGirl122的博客-优快云博客_深度学习上采样
都2021年了，不会还有人连深度学习都不了解吧（五）-- 下采样篇
奋斗の博客
06-14 5897
导读 为了保证文章的质量，但又需要顾及写文章的速度，因此，先更新下采样篇，因为上采样篇继续需要一段时间来打磨润色。 下采样方式 下采样代码实现 参考文献 《》 计划 1个字，绝! – CNN中十大令人拍案叫绝的操作 都2021年了，不会还有人连深度学习还不了解吧？（一）-- 激活函数篇 都2021年了，不会还有人连深度学习还不了解吧？（二）-- 卷积篇 都2021年了，不会还有人连深度学习还不了解吧？（三）-- 损失函数篇 都2021年了，不会还有人连深度学习还不了解吧？（四）-- 上采样篇 都202
欠采样：基于SARADC的应用和技术
01-20
由于ADC的采集周期是转换周期中读取数据常用的区域，因此，延长采集周期将放宽数字主机的要求。可以采用主机输出-从机输入(MOSI)时钟速率较慢的低端处理器。例如，AD7980 16位SAR ADC的额定采样速率为1 MSPS。　ADC...
python数据预处理 :样本分布不均的解决(过采样和欠采样)
12-20
在Python中，处理样本不均衡可以使用imblearn库，这个库提供了过采样和欠采样的多种算法。例如，`RandomOverSampler`可以随机增加少数类样本，`SMOTE`和`ADASYN`则分别通过生成新的合成样本来增加少数类样本，而`...
digita-signal.zip_matlab sampling _欠采样_过采样_采样_采样信号
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本文将深入探讨采样理论，包括过采样、欠采样和临界采样，以及它们在MATLAB环境中的实现方法。通过分析压缩包文件“digita-signal.zip”中的“陈平华1013161028.doc”，我们可以了解到这些概念的具体应用。 首先，...
合理选择高速ADC实现欠采样
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欠采样是一种在模拟到数字转换（ADC）过程中，故意选择低于奈奎斯特采样速率的采样策略。奈奎斯特准则指出，为了无失真地重建一个模拟信号，采样频率应至少是信号最高频率成分的两倍，即 fs ≥ 2fMAX。然而，实际...
深度学习原理16——上采样和下采样
xiaotiig的博客
12-17 6472
缩小图像（或称为**下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：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））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。 ...
【深度学习基本概念】上采样、下采样、卷积、池化
zhangjianke888的博客
06-19 1900
如果考虑是矩阵形式的图像，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或者最大值(也就是Pooling池化操作等)。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；对于一副图像Ⅰ尺寸为M*N，对其进行s倍下采样，即得到（M/s）*（N/s）尺寸的分辨率图像，当然，s应该是M和N的公约数才可以；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。
深度学习采样方法
aopang1115的博客
08-20 539
各领域中采样方式研究 链接：https://www.jianshu.com/p/f15ad28ce3d1 转载于:https://www.cnblogs.com/kandid/p/11383855.html
深度学习中的下采样
哟哟哟哟哟哟
08-30 9909
采样层是使用池化 (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，还有保持旋转、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。 池化操作是在卷积神经网络中经常采用过的一个基本操作，一般在卷积层后面都会接一个池...
计算机视觉中的上采样与下采样：深入浅出实例代码解析
weixin_73373302的博客
08-18 2077
上采样和下采样是计算机视觉中重要的图像处理步骤，它们在不同的应用场景中发挥着关键的作用。通过合理地使用这些技术，可以有效地提升模型的性能和效率。理解这些操作的基本原理和应用场景对于设计高效的视觉模型至关重要。本人软件工程本科在读；共同进步！
【深度学习】上采样，下采样，卷积
csdn_xkun的博客
03-31 2660
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，当然同时也增加了一定的计算量。来讲，上采样和下采样的结构往往是对称的，我们可以在下采样做Max Pooling的时候记录下来最大值所在的位置，当做上采样的时候把最大值还原到其对应的位置，然后其余的位置补0,如下图所示。对于上采样，下采样，卷积，池化，后面会添加一些代码搭建网络的过程，并详细记录每一步每行代码的含义。（会用到卷积操作，其参数是可学习的）。1.插值，一般使用的是。
python 深度学习（5）-- 随机失活 & 过采样
ouprince
07-13 3621
（1）随机失活 随机失活指的是在每轮训练时忽略一定随机数量的神经元，dropout 可能会提高 DNN 性能。随机省略一部分隐藏的神经元的过程称之为 随机失活 。如图 阐释一下这种方法：对于每次训练的实例，每个隐藏层的神经元以 p 的概率从网络中随机被忽略。由于神经元是随机选择的，因此每个训练实例选择的都是不同的神经元组合。 随机失活并不能保证提高性能，但通常值得一试。牢记以下三点： ...
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