在一个移动端实时语义分割任务中，输入 512×512，某阶段特征图为 64×64×128，需要下采样到 32×32×128，同时要尽量保留小目标边界。候选方案：A 3×3 stride=2 conv，padding=1；B 2×2 max pooling stride=2；C 3×3 average pooling stride=2；D 先 1×1 conv 把通道降到 64，再 3×3 stride=2 conv 升回 128。你会选哪种？请给出参数/乘加量级、对边界和小目标的影响，以及部署端算子支持/延迟上的取舍。

面试官在考什么

判断候选人是否理解卷积与池化在下采样中的功能差异，能否按边界保留、计算量、部署延迟做选型而非背结论。

卷积/池化

回答框架 · 前两步

1. 选型取决于约束：需要可学习、保留边界的下采样优先 3×3 s2 conv 或 1×1 降通道+3×3 s2；max pooling 对强边缘响应好但丢弱边界，avg 更平滑；若部署算子只支持 pooling，需接受信息损失并用跳连/多尺度补偿。
2. 成本量级：3×3 s2 conv 参数 C_in×C_out×9，MACs≈H_out×W_out×C_in×C_out×9；此例约 1.5×10^8 MACs、1.47×10^5 参数。2×2 max pooling 无参数，只有比较操作，成本远低。

延伸阅读

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