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有幾種方法可以改進UNet以更好地處理圖像中的細節和紋理信息：
使用更深的網絡結構：增加UNet的深度可以幫助模型學習更復雜的特征和紋理信息。可以嘗試使用更多的卷積層和池化層來增加網絡的深度。
使用更大的卷積核和更多的濾波器：增加卷積核的大小和濾波器的數量可以增加模型對細節和紋理信息的捕獲能力。
添加殘差連接：引入殘差連接可以幫助模型更好地傳遞細節和紋理信息。可以在UNet的編碼器和解碼器之間添加殘差連接，以便更好地保留輸入圖像中的細節信息。
使用更大的輸入圖像尺寸：增加輸入圖像的尺寸可以提供更多的細節和紋理信息給模型，從而幫助模型更好地學習這些信息。
使用更多的數據增強技術：通過在訓練數據中引入更多的變化和噪聲，可以幫助模型更好地學習細節和紋理信息。可以嘗試使用旋轉、縮放、平移等數據增強技術來增加訓練數據的多樣性。
通過這些方法，可以改進UNet模型以更好地處理圖像中的細節和紋理信息，從而提高模型的性能和準確度。
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