U-Net'te geri yayılımda boyutu artıran katman hangisidir ve nasıl çalışır?

U-Net'te, geri dönüş yolunda özelliklerin boyutunu artırmak için genellikle transpoze konvolüsyon (transposed convolution) veya upsampling işlemi (örneğin, bilinear interpolasyon) ve ardından konvolüsyon kullanılır.

Bu katman, giriş tensörünün uzamsal boyutlarını (genişlik ve yükseklik) artırır ve sıkıştırma aşamasında kaybedilen çözünürlüğü geri kazanır. Bu sayede, ağ, detayları geri kazanmak için doğrudan geçişteki katmanlarla bilgi birleştirerek görüntü detaylarını yeniden oluşturur.

PyTorch'ta transpoze konvolüsyon örneği:

import torch.nn as nn

upconv = nn.ConvTranspose2d(in_channels=64, out_channels=32, kernel_size=2, stride=2)
# Giriş boyutunu 2 katına çıkarır