U2Net是如何利用残差连接提高图像分割性能的？请结合残差U-blocks (RSU)详细解释。

残差连接是深度学习中的一种关键技术，它允许网络更深层次地学习特征，同时减轻梯度消失的问题。在U2Net的上下文中，残差连接被集成在Residual U-blocks (RSU)中，这是U2Net设计的核心。RSU单元允许网络通过堆叠多个REBNCONV（包括卷积、批量归一化和ReLU激活函数）来捕获图像中的多尺度特征，同时保留更深层次的信息。

参考资源链接：[U2NET深度学习图像分割教程：显著性检测与原理解析](https://wenku.csdn.net/doc/gm0jjow4e7?spm=1055.2569.3001.10343)

残差连接的原理在于直接将一个层的输入连接到一个或多个后续层的输出，从而使得网络能够学习输入和输出之间的残差映射。在RSU中，这种连接方式使得在进行卷积操作时，网络能够保留输入的特征，而不是仅仅依赖于通过非线性转换后的信息。这样，即使在多层堆叠的情况下，网络也不会丢失关键特征，同时还能从每一层的输出中累积特征。

在U2Net的编码器部分，通过REBNCONV和最大池化层的组合，输入图像被逐步下采样以提取多尺度特征。而在解码器部分，通过上采样和特征拼接，网络逐步恢复图像的分辨率。在这个过程中，残差连接帮助保留了低层级的细节特征，并与高层级的语义信息融合，从而提高了分割的精度和效率。

RSU的设计不仅增加了网络的深度，而且由于其在池化操作中的应用，使得U2Net能够在增加网络深度的同时，保持较低的计算成本。这一点对图像分割尤其重要，因为它需要处理大量数据而不能过度增加计算负担。总之，残差连接是U2Net能够在显著性检测中取得优异性能的关键技术之一。

参考资源链接：[U2NET深度学习图像分割教程：显著性检测与原理解析](https://wenku.csdn.net/doc/gm0jjow4e7?spm=1055.2569.3001.10343)