通过卷积和池化等技术可以将图像进行降维，因此，一些研究人员也想办法恢复原分辨率大小的图像，特别是在语义分割领域应用很成熟。通过对一些资料的学习，简单的整理下三种恢复方法，并进行对比。
1、Upsampling（上采样）
在FCN、U-net等网络结构中，涉及到了上采样。上采样概念：上采样指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术。最简单的方式是重采样和插值：将输入图片进行rescale到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点，使用如双线性插值等插值方法对其余点进行插值来完成上采样过程。
2、上池化
Unpooling是在CNN中常用的来表示max pooling的逆操作。这是论文《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》中产生的思想，下图示意：
对比上面两个示意图，可以发现区别：
两者的区别在于UnSampling阶段没有使用MaxPooling时的位置信息，而是直接将内容复制来扩充Feature Map。第一幅图中右边4*4矩阵，用了四种颜色的正方形框分割为四个区域，每一个区域内的内容是直接复制上采样前的对应信息。
UnPooling的过程，特点是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。从图中即可看到两者结果的不同。
3、反卷积