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在UNet中，上采樣操作通常使用轉置卷積（transposed convolution）來實現。轉置卷積是一種將輸入特征圖的空間維度進行擴大的操作，可以將輸入大小轉換為更大的尺寸。在UNet中，上采樣操作被用來將低分辨率的特征圖進行放大，從而與對應的下采樣路徑的特征圖進行連接，以實現跳躍連接（skip connection）的效果。
在UNet中的每個下采樣（編碼器）階段后，會有一個對應的上采樣（解碼器）階段，其中的上采樣操作會將特征圖的大小恢復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語義信息，并且幫助網絡更好地學習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置卷積來實現，用于將低分辨率的特征圖放大至原始輸入圖像的大小，并實現跳躍連接的功能。這種網絡結構能夠有效地提高圖像分割任務的性能和準確性。
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