下采样原理：

对于一幅图像I尺寸为M*N，对其进行s倍下采样，即得到(M/s)*(N/s)尺寸的得分辨率图像，当然s应该是M和N的公约数才行，如果考虑的是矩阵形式的图像，就是把原始图像s*s窗口内的图像变成一个像素，这个像素点的值就是窗口内所有像素的均值。

回答一：

如FCN, U-NET等结构，都有编码，解码的过程（降采样，上采样），为什么不能直接用全卷积，不pooling，一直保持相同的特征图大小进行分割呢？可以不用降采样，降采样是手段不是目的！！

降采样有以下几个目的:

1.降低显存和计算量，图小了占内存也就小了，运算量也少了。

2.增大感受野，使同样3*3的卷积能在更大的图像范围上进行特征提取。大感受野对分割任务很重要，小感受野是做不了多类分割的，而且分割出来的掩膜边界很粗糙！！

3.多出几条不同程度下采样的分支，可以很方便进行多尺度特征的融合。多级语义融合会让分类很准。

如果不需要考虑计算和显存，你当然可以不做下采样，用膨胀卷积也是可以增大感受野的。

大家可能觉得做了下采样，会导致底层特征损失，但只要留下一条没有做下采样的分支，底层特征就不会损失。所以u-net提出用skip connection保留细节。但u-net的缺陷是是底层特征都没做什么变换就直接融合了，网络会不会非线性不够学习能力不行？所以问题的基础目的是，如何增大特征提取感受野并实现多尺度特征融合。进阶目的是，如何保证各尺度信息变换充分。

回答二：

从语义分割的角度回答：语义分割是像素级的分类问题。提到分类，就必须要有语义，必须要有大的感受野，这样你才能看到大的物体，而不是仅仅只能看到局部。那么提升感受野的方式，最直观最有效的就是下采样，而上采样只是为了把下采样的结果还原到原始的尺寸。所以只用普通的卷积，是解决不了这个问题的。当然下采样并不是唯一的解决办法。使用叠加的dilation或者deformable卷积，也能在一定程度上扩大感受野，提升语义信息。只不过，目前dilation和deformable卷积的计算开销都比较大，而且dilation还会产生栅格效应，使其有效的感受野并没有理论的这么大。此外，只使用这种卷积而不下采样也并不能超过传统那种结构的精度。

回答三：

FCN，U-Net本质上都是全卷积神经网络，他们的网络结构中只存在卷积操作，Pooling操作在现阶段的网络设计中越来越少使用了，本质上来说Pooling（pooling能快速降低特征图尺寸，获取大的感受野，也就是获取更高级的特征，只用卷积获得高级特征很慢，3x3卷积特征图每次尺寸才减2，卷积叠加过多也有梯度消失的风险。总之就是经验性结论，高层特征包含更多语义信息，底层特征包含更多细节信息，要知道有没有分割对象，得看高层特征，分割对象在哪里，得看底层特征。）就是一种粗暴的降采样以及增大感受野的方式，现在更多的是用kernel_size=3,stride=2的卷积进行降采样。

至于为什么需要降采样，主要原因：
1.计算资源的限制，这也是为什么网络设计中青睐3x3卷积核的缘故
⒉变相增大了感受野。现在DenseASPP，DeepLabV3+等网络也同时使用空洞卷积的形式增大感受野。

至于为什么上采样以及其方式∶
1.上采样是为了恢复成原始输入图像大小，主要手段有两种( 1)转置卷积（2）线性插值，现在主流网络大多是采用双线性插值的形式进行上采样。
2.上采样的同时可以通过skip-connection将编码、解码对应层的特征拼接起来，这样即考虑了高层特征也考虑了低层特征，分割效果更优。

链接：https://www.zhihu.com/question/322191738/answer/667663378
链接：https://www.zhihu.com/question/322191738/answer/975272886
链接：https://www.zhihu.com/question/322191738/answer/669159314
链接：https://www.zhihu.com/question/322191738/answer/668729190

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