Кадоми қабат дар U-Net андозаҳоро дар вақти баргардон афзоиш медиҳад ва чӣ гуна кор мекунад?

У U-Net, за увеличаване на размера на характеристиките по обратния път, се използва слой за upsampling, който обикновено се реализира като транспонирана свързка (transposed convolution) или операция за upsampling (например bilinear interpolation), последвана от 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