問題 No.1214
画像セマンティックセグメンテーションを行うU-Netにおいて、特徴を抽出した後に元の解像度へと復元していく。この復元時に、抽出側が持っていた細かい位置情報を復元側へ直接コピーして結合し、境界線の緻密な復元を可能にする構造を何というか。
【正解の解説】
スキップコネクション
U-Netの最大の特徴は、特徴抽出を行うエンコーダ（収縮パス）側の各階層で得られた高解像度な特徴マップを、解像度を戻すデコーダ（拡大パス）側の同じ階層へ横スキップ（Skip Connection）させてチャネル方向に結合することです。これにより位置情報を維持し緻密な領域境界を復元できます。
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【その他の選択肢の解説】
アンカーボックス
アンカーボックス（Anchor Box）は、物体検出モデルにおいて様々なアスペクト比やスケールであらかじめ用意される候補枠（バウンディングボックス）です。U-Netのようなセグメンテーションモデルでの解像度復元パスの結合構造ではありません。
アップサンプリング
アップサンプリング（Upsampling）は、転置畳み込みや補間処理によって低解像度の特徴マップの空間サイズを大きく拡大する動作そのものを意味します。抽出側（浅い層）の空間情報を直接コピーして復元側に渡す回路構造の名称ではありません。
全結合層
全結合層（Dense Layer）は、すべての入力を1次元に平坦化（Flatten）して演算するため、画像の縦横の位置関係（空間情報）が完全に消失してしまいます。そのため、画像と同じサイズのマップを出力するU-Netの復元パスには適していません。