1. 최근접 이웃(nearest neighbor): 가장 간단한 방법으로, 각 원본 픽셀을 반복하여 더 큰 이미지를 생성합니다. 이 방법은 계산적으로 효율적이지만, 결과 이미지는 종종 계단식 모양이나 픽셀화 현상을 보입니다.

2. 선형 보간(linear interpolation): 주변 픽셀의 값을 사용하여 새 픽셀 값을 계산합니다. 이 방법은 부드러운 이미지를 생성하지만, 원본 데이터의 정확한 복제보다는 근사치를 제공합니다.

3. 전치 합성곱(transposed convolution): 더 복잡한 방법으로, 컨볼루셔널 필터를 사용하여 업샘플링을 수행합니다. 이 방법은 학습 가능한 매개변수를 포함하며, 네트워크가 업샘플링 과정을 최적화할 수 있도록 합니다.

▲ 그림 5-35 업샘플링