我正在尝试使用PyTorch实现U-Net，在编码器路径中使用预先训练好的网络。
最初的U-Net论文从头开始训练网络。当使用预先训练的骨干时，是否有任何关于跳过连接的资源或原则？
我已经找到了一些例子（例如this repo），但没有任何理由选择特征。
在Max-Pool图层用于跳过连接之前的原始U-Net paper功能中。
逻辑与预先训练的主干完全相同：在每个空间分辨率下，选择最深的要素图层。感谢github上的qubvel指出这个在issue。