特征上采样是计算机视觉领域的关键技术，旨在恢复深度特征在密集预测任务中缺失的空间分辨率，如分割和深度预测，而不影响原始深度特征的空间。该技术通过精细化空间信息，提升模型在零样本或少样本场景下的表现，增强下游任务的准确性和鲁棒性。