U-Net (U-Net Mimarisi)
U-Net, Olaf Ronneberger ve arkadaşları tarafından 2015 yılında tıbbi görüntü segmentasyonu için geliştirilen, encoder-decoder yapısını simetrik atlama bağlantılarıyla (skip connections) birleştiren bir evrişimli sinir ağı mimarisidir. "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation" makalesiyle tanıtılan bu mimari, modern difüzyon modellerinin ve görüntü-görüntü çeviri ağlarının temel yapısı haline gelmiştir.
U-Net iki ana bölümden oluşur. Encoder (daralma yolu), görüntüden giderek soyutlanan özellikler çıkarır; her katmanda uzamsal boyut yarıya iner, kanal sayısı ikiye katlanır (örn. 64→128→256→512). Bu "aşağı yol" mekânsal bilgiyi kaybeder ama anlambilimsel (semantik) zenginleşir. Decoder (genişleme yolu), encoder çıkışından başlayarak transposed convolution veya bilinear upsampling ile uzamsal boyutu kademeli olarak geri kazanır. Skip connections, encoder'ın her katman çıkışını, aynı çözünürlükteki decoder katmanına kopyalar ve birleştirir (concatenate). Bu bağlantılar, encoder'ın kaybettiği ince mekânsal ayrıntıları decoder'a aktarır; bu sayede hem yüksek çözünürlük hem de derin anlambilimsel bilgi bir arada korunur.
U-Net bugün tıbbi segmentasyonun çok ötesinde kullanılmaktadır: tüm DDPM ve Stable Diffusion modellerinin gürültü tahmin ağı U-Net'tir; görüntüden görüntüye çeviri (pix2pix, ControlNet) ve anomali tespiti gibi görevlerde de yaygın olarak tercih edilmektedir.