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對于量化UNet在不同尺度對象分割任務的表現，一種常用的方法是使用指標來評估模型的性能。以下是一些可以用來量化UNet在不同尺度對象分割任務中表現的指標：
Intersection over Union (IoU)：IoU是一個常用的評估分割質量的指標，它衡量了預測分割結果和真實分割結果的重疊程度。通過計算交集面積除以并集面積來得到IoU值，值越接近1表示預測結果和真實結果越吻合。
Dice coefficient：Dice系數也是用來評估分割質量的指標，它通過計算預測分割結果和真實分割結果的交集的兩倍除以二者的總和來得到。Dice系數值越接近1表示預測結果和真實結果越吻合。
Precision和Recall：Precision和Recall是用來評估模型精確性和召回率的指標。Precision指的是預測為正例中真正為正例的比例，而Recall指的是真正為正例中被正確預測為正例的比例。
F1 Score：F1 Score綜合考慮了Precision和Recall，是一個綜合評價模型性能的指標。F1 Score值越接近1表示模型性能越好。
通過比較以上指標的數值可以量化UNet在不同尺度對象分割任務的表現，并選擇最適合的模型來進行分割任務。
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