바이리니어 업/다운샘플링: 픽셀 그리드 정렬과 악명 높은 GPU 반픽셀 오프셋

이 글에서는 바이리니어 업/다운샘플링 기법에서 흔히 발생하는 오류와 함정에 대해 심도 있게 다룹니다. 저자는 바이리니어 업/다운샘플링이 단일 개념이 아니며, 정의와 구현 방식이 달라 TensorFlow와 같은 최고 수준의 라이브러리에도 영향을 미치는 오래된 버그와 혼란을 야기한다는 점을 지적합니다. 이 글에서는 픽셀 그리드 정렬, GPU 반픽셀 오프셋, 홀수/짝수 필터의 역할을 자세히 설명하고, 신호 처리 관점에서 0 삽입 및 후처리 필터링과 같은 연산을 분석하여 최종적으로 올바른 결과를 얻으려면 적절한 좌표계와 필터를 선택하는 것이 중요하다는 결론을 내립니다.