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U-Net++：將U-Net結構進行改進，引入了多尺度特征融合和注意力機制，提高了模型在圖像分割任務上的性能。
Attention U-Net：在U-Net結構中引入了注意力機制，使得模型在學習特征表示時更加關注重要的特征區域，從而提高了分割的準確性。
Dense U-Net：將U-Net中的跳連接改為密集連接，加強了信息的傳遞和特征的重用，提升了模型的性能和泛化能力。
Residual U-Net：引入殘差連接，幫助模型更好地學習殘差信息，提高了模型的收斂速度和魯棒性。
Recurrent U-Net：結合遞歸機制和U-Net結構，對序列數據進行分割，提高了模型在視頻分割和序列數據分割任務中的性能。
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