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Suréchantillonnage

L'un des moyens de suréchantillonner l'image compressée consiste à dégrouper à l'aide du voisin le plus proche ou à dégrouper au maximum.

Une autre façon consiste à utiliser la convolution de transposition.

L'opération de convolution avec des foulées entraîne un sous-échantillonnage.

La convolution de transposition est l'inverse de l'opération de convolution.

Ici, le noyau est placé sur les pixels de l'image d'entrée.

Les valeurs de pixel sont multipliées successivement par les poids du noyau pour produire l'image suréchantillonnée.

En cas de chevauchement, les valeurs sont additionnées.

Les poids du noyau dans le suréchantillonnage sont appris de la même manière que dans le fonctionnement convolutif, c'est pourquoi il est également appelé suréchantillonnage apprenable.

Une autre façon consiste à utiliser les couches de suréchantillonnage et de convolution du plus proche voisin dans Decoder au lieu de transposer les couches de convolution.

Cette méthode empêche les artefacts en damier dans les images, causés par la convolution de transposition.

Source : https://iq.opengenus.org/autoencoder/