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UNet模型在分割不規(guī)則形狀對(duì)象時(shí)通常表現(xiàn)良好。由于UNet模型具有編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)，能夠捕獲不同尺度的特征信息，并且具有跳躍連接，可以幫助更好地保留細(xì)節(jié)信息。這使得UNet模型在處理不規(guī)則形狀對(duì)象時(shí)能夠更好地捕捉對(duì)象的輪廓和邊緣，從而實(shí)現(xiàn)更精確的分割結(jié)果。同時(shí)，UNet模型還可以通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)來(lái)提高模型的泛化能力，進(jìn)一步改善在分割不規(guī)則形狀對(duì)象時(shí)的表現(xiàn)。因此，UNet模型通常被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像分割等領(lǐng)域，取得了較好的效果。
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