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在计算机视觉领域，语义分割、图像分类、实例分割等任务的准确性，在很大程度上依赖于对图像中高频空间信息的有效处理，例如精细的纹理细节、物体边缘等。然而，当前的深度学习模型，无论是卷积神经网络（CNN）还是Transformer，在处理这些高频信息时都面临一个普遍的挑战：下采样操作（如步幅卷积）会导致高频分量受到混叠（aliasing）或失真（distortion）的影响。

根据奈奎斯特-香农采样定理，当信号的采样频率低于其最高频率的两倍时，就会发生混叠，导致高频信息被错误地解释为低频信息，从而造成细节丢失和图像质量下降。这对于需要像素级精度的语义分割任务来说，是一个致命的问题。现有方法通常通过增加网络深度、使用空洞卷积或多尺度特征融合等方式来缓解，但都未能从根本上解决高频信息在下采样过程中的固有损失问题。

这篇文章提出了深度学习语义分割中一个经典的问题，也是我一直在思考和想解决的问题。那就是下采样造成的信息丢失问题。我个人思考还有上采样造成的信息丢失问题。这篇文章给出了一个很好的思路，通过信息论的方法解决这些问题。

后面我也将从这方法进行深度学习图像分割的研究