深度学习中的各类上采样算子

深度学习中常用的上采样算子有最近邻插值、双线性插值、pixelshuffle、unpool和逆卷积。最近邻插值是一种简单的上采样方法，它根据原始图像中最近的像素值来填充新的像素。双线性插值通过对原始图像中的四个最近领域像素进行加权平均来计算新的像素值，以实现更平滑的上采样效果。pixelshuffle是一种特殊的上采样方法，它通过重排输入张量的通道来实现上采样。unpool是一种与pooling操作相对应的上采样方法，它通过保存pooling操作时的最大值位置信息来还原原始输入。逆卷积是一种基于卷积操作的上采样方法，它通过在原始图像上应用反向卷积核来增加图像的尺寸。这些上采样算子在深度学习中被广泛应用于图像处理和语义分割等任务中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [深度学习几种上采样方法代码，最近邻插值，双线性插值，pixelshuffle，unpool，逆卷积等示例代码](https://download.csdn.net/download/qq_40035462/85019559)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [深度学习中上采样方法总结](https://blog.csdn.net/Mike_honor/article/details/126538091)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]