U-Net-те қай қабат кері бағытта өлшемін арттырады және ол қалай жұмыс істейді?

U-Net-те белгілердің өлшемін арттыру үшін кері жолда upsampling қабаты пайдаланылады, ол көбінесе транспонирленген конволюция (transposed convolution) немесе upsampling операциясы (мысалы, bilinear интерполяциясы) арқылы жүзеге асырылады, кейіннен конволюциямен бірге.

Бұл қабат кіріс тензордың кеңістіктік өлшемдерін (ені мен биіктігін) арттырады, қысу (downsampling) кезеңінде жоғалған рұқсатты қалпына келтіреді. Сонымен қатар, ол желіге кескіннің бөлшектерін қалпына келтіруге көмектеседі, сәйкес қабаттармен skip байланыстары арқылы ақпаратты біріктіру арқылы.

PyTorch-те транспонирленген конволюциямен мысал:

import torch.nn as nn

upconv = nn.ConvTranspose2d(in_channels=64, out_channels=32, kernel_size=2, stride=2)
# Ені мен биіктігін екі есе арттырады