Яка різниця між оптимізацією та білінеарним підсиленням у CNN?

Я намагаюся розібратися в цьому документі і не впевнений, що таке білінійне перетворення. Хтось може пояснити це на високому рівні?

https://arxiv.org/abs/1606.00915

У контексті обробки зображень підсилення - це техніка збільшення розміру зображення.

Наприклад, скажімо, що у вас є зображення з висотою та шириною пікселів кожен (загальна сума 64 × 64 = 4096 пікселів). Ви хочете змінити розмір цього зображення до висоти та ширини 256 пікселів (загальна сума 256 × 256 = 65536 пікселів). У новому, більшому зображенні ви знаєте лише значення 1 з кожні 16 пікселів. Як ви збираєтеся обчислити значення для решти?$64$$64 \times 64 = 4096$$256 \times 256 = 65536$$1$$16$

Ну, а методи, які роблять це для вас, називаються прийомами підвищення кваліфікації. Найбільш поширені:

• Найближчий-сусід : Копіює значення з найближчого пікселя.

• Білінеар : Використовує всі пікселі поблизу для обчислення значення пікселя, використовуючи лінійні інтерполяції.

• Bicubic : знову використовує всі сусідні пікселі для обчислення значень пікселя за допомогою поліноміальних інтерполяцій. Зазвичай виробляється більш гладка поверхня, ніж попередні методи, але її важче обчислити.

• Інші складніші алгоритми перекомпонування, наприклад, Lanczos .

Статтю, що пояснює відмінності між методами перекомпонування зображень, можна знайти тут .