Nearest Neighbor Interpolation
: Dense layer를 그대로 늘려 빈 구역에 채워넣는 방식.
이름 그대로 scale을 키우는데, 키운 위치에서 원본에서 가장 가까운 값을 그대로 적용함.
원래 2x2 matrix가 있을 때 이를 2배로 키워 4x4 size의 matrix를 만들어 주려고 하는데, 늘린만큼 그 근처에 있는 데이터를 사용하는 방법
Bilinear Interpolation
: x, y의 2차원에 대해 선형 보간법을 통해 필요한 값을 채우는 방식.
위처럼 2x2 matrix를 4x4 size로 upsampling하고 싶을 때, 빈 값을 채워야 하는데 이때 축을 두 가지 interpolation을 적용한 것을 Bilinear Interpolation이라고 함.
R1이 Q11, Q21의 x축 방향 interpolation 결과이고, R2는 Q12, Q22의 x축 방향의 interpolation 결과.
그리고 R1, R2를 y축 방향으로 interpolation하면 새로운 위치 P의 값을 추정할 수 있음.
이러한 선형 보간 방법으로 Interpolation을 하는 방법이 있고 Bicubic interpolation의 경우 삼차보간법을 사용함.
선형보간법과 삼차보간법 참고.
Reference : https://velog.io/@cha-suyeon/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-Segmentation7-Upsampling%EC%9D%98-%EB%8B%A4%EC%96%91%ED%95%9C-%EB%B0%A9%EB%B2%95
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