업샘플링
일반적으로 사용되는 업샘플링 방법은 다음과 같습니다.
최근접 이웃 보간, 단일 선형 보간, 쌍선형 보간, 디콘볼루션 및 언풀링 .
가장 가까운 이웃 보간: 가장 가까운 좌표를 사용하여 픽셀을 출력 이미지에 직접 매핑합니다.
| 10 | 20 | 30 |
| 15 | 25 | 35 |
| 20 | 25 | 30 |
| 10 | 20 | 30 | 30 |
| 15 | 25 | 35 | 35 |
| 20 | 25 | 30 | 30 |
| 20 | 25 | 30 | 30 |
단일 선형 보간:
P1과 P2의 좌표를 알고 있으며 그 좌표는 각각 (X1, Y1)과 (X2, Y2)이며, [X1, X2의 특정 위치에서 직선 위의 x의 y값을 계산해야 합니다. ] 간격.
그럼 단순화시킨 후
Y1과 Y2는 각각 이미지의 픽셀 값을 나타내며 공식은 다음과 같이 다시 작성할 수 있습니다.
이중선형 보간:
쌍선형 보간에는 4개의 알려진 변수가 있는데, Q11, Q12, Q22, Q21은 선형 보간 방법을 사용하여 각각 R1과 R2를 계산한 다음 선형 보간 방법을 사용하여 P를 계산합니다.
디콘볼루션
Deconvolution은 Transposed Convolution(Transposed Convolution)이라고도 합니다.
먼저 순방향 컨볼루션의 동작을 살펴보겠습니다.
컨볼루션은 4x4 행렬을 2X2 행렬로 변환합니다.
이제 디콘볼루션은 이 작업을 반대로 하고 2X2 행렬을 4X4 행렬로 변환합니다.
3x3 컨볼루션 커널을 반전시키려고 합니다.
컨벌루션 커널을 재정렬합니다. 1 4 1 -0- 1 4 3 -0- 3 3 1 -0- 0 0 0 -0-
마지막으로 4x16 컨볼루션 커널이 전치되고 2X2 출력 행렬도 평면화됩니다.
다양한 컨볼루션 매개변수는 다양한 디컨볼루션 작업에 해당합니다.
풀링 방지
풀링은 최대 풀링과 평균 풀링으로 구분됩니다.
평균 풀링
최대 풀링
