CNN में अपसम्पलिंग और द्वि-लीनियर अपसम्पलिंग के बीच अंतर क्या है?

मैं इस पेपर को समझने की कोशिश कर रहा हूं और इस बात को लेकर अनिश्चित हूं कि द्वि-रैखिक उतार-चढ़ाव क्या है। क्या कोई इसे उच्च स्तर पर समझा सकता है?

https://arxiv.org/abs/1606.00915

— JGG
स्रोत

इमेज प्रोसेसिंग के संदर्भ में, अपसम्पलिंग एक छवि के आकार को बढ़ाने के लिए एक तकनीक है।

उदाहरण के लिए, मान लें कि आपके पास पिक्सेल की ऊँचाई और चौड़ाई के साथ एक छवि है (कुल पिक्सेल)। आप इस छवि को 256 पिक्सेल की ऊँचाई और चौड़ाई में बदलना चाहते हैं (कुल पिक्सेल)। नई, बड़ी छवि में आपको केवल हर पिक्सेल में से का मूल्य पता है । आप बाकी के लिए मूल्यों की गणना कैसे कर रहे हैं? $64$ $64 \times 64 = 4096$ $256 \times 256 = 65536$ $1$ $16$

ठीक है, जो तरीके आपके लिए करते हैं, उन्हें अपस्मैपिंग तकनीक कहा जाता है। सबसे आम हैं:

निकटतम-पड़ोसी : निकटतम पिक्सेल से मान की प्रतिलिपि बनाता है।
बिलिनियर : रैखिक प्रक्षेप का उपयोग करके, पिक्सेल के मूल्य की गणना करने के लिए आस-पास के सभी पिक्सेल का उपयोग करता है।
बाइक्यूबिक : फिर से पिक्सेल के मूल्यों की गणना करने के लिए सभी आस-पास के पिक्सेल का उपयोग करता है, बहुपद प्रक्षेप के माध्यम से। आमतौर पर पिछली तकनीकों की तुलना में एक चिकनी सतह का उत्पादन होता है, लेकिन इसकी गणना करना कठिन है।
अन्य अधिक जटिल पुनरुत्पादन एल्गोरिदम, जैसे लैंज़ोस ।

छवि को फिर से दिखाने वाली तकनीकों के बीच के अंतर को समझाने वाला एक लेख यहां पाया जा सकता है ।

— Djib2011
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