每天五分钟深度学习PyTorch:图像的处理的上采样和下采样

本文重点

在pytorch中封装了上采样和下采样的方法，我们可以使用封装好的方法可以很方便的完成采样任务，采样分为上采样和下采样。

上采样和下采样

下采样（缩小图像）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。

下采样（ 放大图像）的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。

采样的原理

下采样原理：对于一幅图像尺寸为M*N，对其进行s倍下采样，即得到(M/s)*(N/s)尺寸的得分辨率图像，当然s应该是M和N的公约数，如果考虑的是矩阵形式的图像，就是把原始图像s*s窗口内的图像变成一个像素，这个像素点的值就是窗口内所有像素的均值：

上采样原理：图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。

下采样或者上采样方式有很多种。如最近邻插值，双线性插值，均值插值，中值插值等方法。

封装好的方法

类：

Upsample
UpsamplingNearest2d
UpsamplingBilinear2d