Sự khác biệt giữa upampling và bi-linear upampling trong CNN là gì?

Tôi đang cố gắng để hiểu bài báo này và không chắc chắn về việc lấy mẫu tuyến tính hai chiều là gì. Bất cứ ai có thể giải thích điều này ở mức cao?

https://arxiv.org/abs/1606.00915

Trong bối cảnh xử lý hình ảnh, upampling là một kỹ thuật để tăng kích thước của hình ảnh.

Ví dụ: giả sử bạn có một hình ảnh có chiều cao và chiều rộng pixel mỗi hình (tổng cộng pixel). Bạn muốn thay đổi kích thước hình ảnh này thành chiều cao và chiều rộng 256 pixel (tổng cộng pixel). Trong hình ảnh mới, lớn hơn, bạn chỉ biết giá trị của trên mỗi pixel. Làm thế nào bạn sẽ tính toán các giá trị cho phần còn lại?$64$$64 \times 64 = 4096$$256 \times 256 = 65536$$1$$16$

Vâng, các phương pháp làm điều đó cho bạn được gọi là kỹ thuật upampling. Phổ biến nhất là:

• Hàng xóm gần nhất : Sao chép giá trị từ pixel gần nhất.

• Bilinear : Sử dụng tất cả các pixel lân cận để tính giá trị của pixel, sử dụng phép nội suy tuyến tính.

• Bicubic : Một lần nữa sử dụng tất cả các pixel lân cận để tính toán các giá trị của pixel, thông qua các phép nội suy đa thức. Thường tạo ra bề mặt mịn hơn so với các kỹ thuật trước đó, nhưng khó tính toán hơn.

• Các thuật toán lấy mẫu phức tạp khác, ví dụ Lanczos .

Một bài viết giải thích sự khác biệt giữa các kỹ thuật tái định hình ảnh có thể được tìm thấy ở đây .