В чем разница между повышением частоты дискретизации и билинейным повышением частоты дискретизации в CNN?

Я пытаюсь понять эту статью и не уверен, что такое билинейное повышение частоты дискретизации. Кто-нибудь может объяснить это на высоком уровне?

https://arxiv.org/abs/1606.00915

В контексте обработки изображений повышающая дискретизация - это метод увеличения размера изображения.

Например, скажем, у вас есть изображение с высотой и шириной пикселя каждое (всего пикселей). Вы хотите изменить размер этого изображения до высоты и ширины 256 пикселей (всего пикселей). В новом увеличенном изображении вы знаете значение из каждых пикселей. Как вы собираетесь рассчитывать значения для остальных?$64$$64 \times 64 = 4096$$256 \times 256 = 65536$$1$$16$

Ну, методы, которые делают это для вас, называются методами повышения частоты дискретизации. Наиболее распространенными являются:

• Nearest-Neighbor : копирует значение из ближайшего пикселя.

• Билинейный : использует все соседние пиксели для вычисления значения пикселя, используя линейные интерполяции.

• Бикубический : снова использует все соседние пиксели для вычисления значений пикселей с помощью полиномиальной интерполяции. Обычно производит более гладкую поверхность, чем предыдущие методы, но ее сложнее вычислить.

• Другие более сложные алгоритмы передискретизации, например, Lanczos .

Статья, объясняющая различия между методами передискретизации изображения, может быть найдена здесь .