上采样(UnSampling) 和 下采样(DownSampling)

1、缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：

• 使得图像符合显示区域的大小；
• 生成对应图像的缩略图。

2、放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））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。

上采样和下采样都是一种抽象描述，其具体实现有很多种方式：

下采样：

• 用stride为2的卷积层实现：卷积过程导致的图像变小是为了提取特征。下采样的过程是一个信息损失的过程，而池化层是不可学习的，用stride为2的可学习卷积层来代替pooling可以得到更好的效果，当然同时也增加了一定的计算量。
• 用stride为2的池化层实现：池化下采样是为了降低特征的维度。如Max-pooling和Average-pooling，目前通常使用Max-pooling，因为他计算简单而且能够更好的保留纹理特征。

上采样：

• 插值，一般使用的是双线性插值，因为效果最好，虽然计算上比其他插值方式复杂，但是相对于卷积计算可以说不值一提，其他插值方式还有最近邻插值、三线性插值等；
• 转置卷积又或是说反卷积(Transpose Conv)，通过对输入feature map间隔填充0，再进行标准的卷积计算，可以使得输出feature map的尺寸比输入更大；相比上池化，使用反卷积进行图像的“上采样”是可以被学习的（会用到卷积操作，其参数是可学习的）。