Кой слой увеличава размера при обратната връзка в U-Net и как работи?

В U-Net за увеличаване размера на характеристиките по обратния път се използва слой за upsampling, който най-често се реализира като транспонирана свързка (transposed convolution) или операция за upsampling (например bilinear interpolation) с последваща свързка.

Този слой увеличава пространствените размери (ширина и височина) на входния тензор, възстановявайки разделителната способност, загубена при етапа на downsampling. Той помага на мрежата да възстанови детайлите на изображението, като комбинира информация с съответните слоеве на директния проход чрез skip connections.

Пример в PyTorch с транспонирана свързка:

import torch.nn as nn

upconv = nn.ConvTranspose2d(in_channels=64, out_channels=32, kernel_size=2, stride=2)
# Увеличава размера на входа два пъти по ширина и височина