Как работает архитектура U-Net?

Архитектура U-Net состоит из двух частей: стягивающего пути (кодировщика) и расширяющегося пути (декодировщика). www.geeksforgeeks.org viso.ai

Стягивающий путь отвечает за выявление значимых признаков на входном изображении. www.geeksforgeeks.org Слои кодировщика выполняют свёрточные операции, которые уменьшают пространственное разрешение карт признаков, увеличивая их глубину. www.geeksforgeeks.org

Расширяющийся путь работает над декодированием закодированных данных и локализацией признаков при сохранении пространственного разрешения ввода. www.geeksforgeeks.org Слои декодировщика в расширяющемся пути увеличивают пространственное разрешение карт признаков, также выполняя свёрточные операции. www.geeksforgeeks.org

Некоторые особенности работы архитектуры U-Net:

• Объединение информации из декодировщика и кодировщика происходит путём конкатенации (объединения) внутренних представлений вдоль каналов. deepmachinelearning.ru
• Обрезка внутренних представлений с кодировщика необходима, чтобы конкатенировались тензоры одинакового пространственного размера. deepmachinelearning.ru
• Входное изображение перед обработкой расширяется с помощью отражения пикселей по краям, чтобы после всех свёрток на выходе получить ту же пространственную размерность, которой обладало сегментируемое изображение. deepmachinelearning.ru
• На последнем слое используется свёртка 1×1 для сопоставления каждого 64-компонентного вектора свойств с желаемым количеством классов. neurohive.io ru.wikipedia.org

Всего сеть U-Net содержит 23 свёрточных слоя. neurohive.io ru.wikipedia.org