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上采样 (UnSampling) 和下采样 (DownSampling)是啥？ - 知乎
下采样和上采样缩小图像（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。
【深度学习基本概念】上采样、下采样、卷积、池化 - CSDN博客
本文介绍了图像处理中的上采样与下采样技术，包括常见的实现方法如双线性插值、反卷积和池化等，并探讨了卷积运算的基本原理及其在图像处理中的应用。
图像的上采样与下采样 - 《计算机视觉》 - 极客文档
无论缩放图像（下采样）还是放大图像（上采样），采样方式有很多种。如最近邻插值，双线性插值，均值插值，中值插值等方法，各种插值方法都有各自的优缺点。
完整教程：机器学习采样方法深度详解：过采样、下采样与混合采样（附完整代码、可视化与多场景实战）
本文将从数据不平衡的本质危害入手，系统讲解过采样（含上采样）、下采样、混合采样的技术原理、实现细节、优缺点对比，并通过信用卡欺诈检测、医疗疾病诊断、电商客户流失预测三大实战案例，验证不同采样方法的效果，最终给出覆盖单分类
彻底分清机器学习中的上采样、下采样、过采样、欠采样【总结】_机器学习上采样和下采样的区别-CSDN博客
对于CV领域来说，可以理解为放大图片和缩小图片，将原始图片放大就是上采样，将多个像素点合成一个从而缩小图片就是下采样，所以池化操作就可以理解为一种下采样。
上采样与下采样 - 知乎
这就涉及到上采样和下采样到底有什么样的功能：（1）下采样：减少噪点对结果的影响，减小过拟合的风险，降低运算量，增加感受野大小。所以其实下采样并不会对实际的检测性能有提升。（2）上采样：把抽象特征再次还原到原图大小，最终得到分割预测
计算机视觉中的上采样与下采样：深入浅出实例代码解析 - CSDN博客
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。
上采样和下采样的区别
在信号处理、图像处理以及数据压缩等领域，上采样（Upsampling）和下采样（Downsampling）是两个重要的概念。它们分别用于增加或减少数据的采样率或分辨率，以满足不同的应用需求。