上采样（upsample/upsacle）下采样（downsample/downscale）的作用

9月前作者：波尔德分类：Toy博客阅读(35) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了上采样（upsample/upsacle）下采样（downsample/downscale）的作用。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

下采样的作用：

①降维，减少图片尺寸，减轻计算量
②对卷积得到的Feature MapFeatureMap 进行进一步压缩
通俗的说，实际上就是卷积层之间的池化操作。

作用：通过最大池化或者平均池化从而减少了特征，减少了参数的数量，且降低了卷积网络计算的复杂度；实际上就是过滤掉那些作用小、信息冗余的特征，保留关键信息
下图左边是经过卷积得到的一个Feature Map，卷积后的每一个像素点我理解成：将原始图像中卷积核大小的所有像素点特征糅合到了一个像素点。

通过步长为 2 的最大池化，将被激活程度最大（value最大）的特征筛选出来，而其余相对较小的特征则被去掉，达到降低特征维度的作用。同时还增大了整个网络图所覆盖的感受野。
上采样和下采样的作用,笔记,计算机视觉,深度学习,cnn

上采样的作用

① 放大图片
② 增加图片的分辨率
就是将提取到的Feature Map进行放大，从而以更高的分辨率进行显示图像。这里的方法图像放大，并不是简单地方法放大，也不是之前下采样的逆操作。
也就是说上采样放大后输出的图像和下采样之前的图像是不一样的。

常用的上采样方法有两种：

双线性插值
反卷积
详情可以点击这篇博文文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-596431.html

到了这里，关于上采样（upsample/upsacle）下采样（downsample/downscale）的作用的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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