バイニアレス補間（一般的にはバイリニア補間または双線形補間と呼ばれる）とは、画像処理やディープラーニングにおいて、画像の拡大・縮小や特徴マップのアップサンプリングを行うための補間アルゴリズムです。周囲の4画素のピクセル値から線形補間を二次元に適用して新しい画素値を計算し、滑らかな画像を出力します。
バイニアレス補間とは
バイニアレス補間（バイリニア補間、双線形補間とも呼ばれる）は、デジタル画像やディープラーニングにおける特徴マップをリサイズする際、周囲の4つのピクセル値の重み付き平均を用いて、存在しない画素の値を滑らかに補間する計算手法です。
詳しく解説
画像の解像度を変更したり、ディープラーニングモデルにおいて特徴マップをアップサンプリングする際、元データに存在しない座標の値を推定する必要があります。バイニアレス補間（バイリニア補間）は、対象座標を取り囲む4つの近傍ピクセルを特定し、それぞれの距離に応じた重み付けを縦方向と横方向の二段階で実行します。これにより、単純に最も近いピクセルの値をコピーするニアレストネイバー補間と比較して、ジャギー（階段状のギザギザ）が目立たない、滑らかで自然なグラデーションを持つ高品質な出力を得ることができます。
具体例・使われ方
ディープラーニングを用いた画像生成モデルや、画像セグメンテーションモデルにおいて、縮小された特徴マップを元の画像サイズに復元するアップサンプリング処理に広く利用されています。また、物体検出モデルであるMask R-CNNのRoIAlignモジュールでも、座標のズレを防ぎつつ特徴を正確に抽出するためにこの補間技術が採用されています。
似た用語との違い
混同されやすい概念として、ニアレストネイバー補間とバイキュービック補間があります。ニアレストネイバー補間は最も近い1マスの値をそのまま使うため計算は高速ですが、拡大時にモザイク状のノイズが発生しやすくなります。バイキュービック補間は周囲の16画素を使用するためさらに高品質でシャープな画像が得られますが、計算コストが高くなります。バイニアレス補間（バイリニア補間）は、これらの中間に位置するバランスに優れた手法です。
注意点
バイニアレス補間（バイリニア補間）は周囲の画素値を平均化するため、全体的に画像がわずかにぼやけた印象になり、エッジのシャープさが失われる傾向があります。また、極端な拡大を行うと不自然な平滑化が目立つため、超解像技術などの高精度なタスクでは、ニューラルネットワーク自体に超解像を行わせる手法が好まれる場合があります。