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解決UNet對于小對象分割精度不高的問題，可以嘗試以下方法：
數據增強：增加數據集中小對象的數量，可以通過數據增強技術如隨機裁剪、旋轉、翻轉等來生成更多的小對象樣本，從而提高網絡對小對象的識別和分割能力。
改變網絡結構：可以嘗試修改UNet的網絡結構，增加更多的層或者改變網絡的深度，以提高網絡對小對象的感知能力。也可以嘗試使用其他更適合小對象分割的網絡結構，如FPN等。
多尺度融合：可以嘗試在網絡結構中加入多尺度特征融合模塊，以提高網絡對小對象的分割精度。通過融合不同尺度的特征信息，可以更好地捕捉小對象的細節信息。
對抗訓練：可以嘗試使用對抗訓練的方法，通過引入對抗損失來強化網絡對小對象的分割能力，從而提高網絡的泛化能力和分割精度。
聚焦訓練：可以嘗試在訓練過程中對小對象進行重點關注，通過加權損失函數或者樣本采樣等方法，使網絡更加關注小對象的分割，從而提高小對象的分割精度。
通過以上方法的嘗試和調整，可以提高UNet在小對象分割任務中的精度和性能。
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