Kuri sluoksnis didina dydį U-Net atgalinio sklidimo metu ir kaip jis veikia?

U-Net'e, norint padidinti požymių dydį atgalinėje kelio dalyje, dažnai naudojamas upsampling sluoksnis, kuris dažniausiai realizuojamas kaip transponuota konvoliucija (transposed convolution) arba upsampling operacija (pavyzdžiui, bilinear interpolacija) su vėlesne konvoliucija.

Šis sluoksnis padidina įvesties tensorio erdvinius matmenis (plotį ir aukštį), atkuriant sumažintą rezoliuciją, prarastą downsampling etape. Tai padeda tinklui atkurti vaizdo detales, sujungiant informaciją su atitinkamais tiesioginio praeimo sluoksniais per skip ryšius.

Pavyzdys PyTorch su transponuota konvoliucija:

import torch.nn as nn

upconv = nn.ConvTranspose2d(in_channels=64, out_channels=32, kernel_size=2, stride=2)
# Padidina įvesties dydį du kartus plotyje ir aukštyje