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学习上采样通过学习采样
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种生成相似性感知上采样核的通用公式，证明了该核鼓励语义平滑和边界锐度。这是一种新颖、轻量级和通用的上采样解决方案，即相似性感知点隶属（SAPA）。
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关键要点
- 引入了点隶属的概念，将特征图抽象为由相同语义含义的点组成的非重叠语义簇。
- 在动态上采样框架下，证明了上采样点可以利用低分辨率解码器邻居和高分辨率编码器点推理隶属。
- 提出了一种生成相似性感知上采样核的通用公式，鼓励语义平滑和边界锐度。
- 相似性感知点隶属（SAPA）是一种新颖、轻量级和通用的上采样解决方案。
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