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提高邊緣識別的精確度可以通過以下幾種方法來實現：
數據增強：在訓練過程中，可以對訓練數據進行一些變換，如旋轉、翻轉、縮放等，以增加訓練樣本的多樣性，從而提高模型對邊緣的識別能力。
使用更大的網絡：可以嘗試使用更深、更寬的網絡結構來提高模型的感知能力，從而更好地捕捉圖像中細微的邊緣特征。
使用多尺度信息：可以在網絡中引入多尺度信息，如使用多尺度特征金字塔（multi-scale feature pyramid）或多尺度輸入圖像，以幫助模型更好地識別不同尺度的邊緣。
結合邊緣信息：可以將邊緣信息作為額外的輸入特征加入到網絡中，或者利用邊緣檢測算法提取的邊緣信息作為輔助信息，幫助網絡更好地識別邊緣。
使用更好的損失函數：可以嘗試使用一些專門設計用于邊緣分割任務的損失函數，如結合像素級別的交叉熵損失和邊緣位置信息的損失函數，以幫助網絡更好地學習邊緣信息。
通過以上方法的嘗試和調整，可以有效提高UNet在復雜場景中對邊緣的識別精確度。
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