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在UNet中，上采樣操作通常使用轉(zhuǎn)置卷積（transposed convolution）來實(shí)現(xiàn)。轉(zhuǎn)置卷積是一種將輸入特征圖的空間維度進(jìn)行擴(kuò)大的操作，可以將輸入大小轉(zhuǎn)換為更大的尺寸。在UNet中，上采樣操作被用來將低分辨率的特征圖進(jìn)行放大，從而與對(duì)應(yīng)的下采樣路徑的特征圖進(jìn)行連接，以實(shí)現(xiàn)跳躍連接（skip connection）的效果。
在UNet中的每個(gè)下采樣（編碼器）階段后，會(huì)有一個(gè)對(duì)應(yīng)的上采樣（解碼器）階段，其中的上采樣操作會(huì)將特征圖的大小恢復(fù)為原始輸入圖像的大小。這樣可以保留從編碼器傳遞過來的高級(jí)語(yǔ)義信息，并且?guī)椭W(wǎng)絡(luò)更好地學(xué)習(xí)到圖像的局部和全局特征。
總的來說，UNet中的上采樣操作通過轉(zhuǎn)置卷積來實(shí)現(xiàn)，用于將低分辨率的特征圖放大至原始輸入圖像的大小，并實(shí)現(xiàn)跳躍連接的功能。這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠有效地提高圖像分割任務(wù)的性能和準(zhǔn)確性。
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