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與傳統(tǒng)圖像處理技術相比，UNet的主要優(yōu)勢包括：
具有端到端的學習能力：UNet采用了全卷積網絡結構，可以直接輸入原始圖像并輸出相應的處理結果，無需手動提取特征或進行預處理，從而實現了端到端的學習。
強大的特征學習能力：UNet利用了跳躍連接（skip connections）的方式，能夠在不同層級有效地捕獲圖像的細節(jié)和上下文信息，提高了模型對圖像內容的理解能力。
高效的訓練和推斷速度：UNet結構簡單且參數較少，訓練和推斷速度較快，在處理大規(guī)模圖像數據時具有較高的效率。
在醫(yī)學圖像處理等領域表現出色：UNet在醫(yī)學圖像分割等任務上的表現非常出色，已經被廣泛應用于醫(yī)學影像分析和診斷領域。
容易擴展和調整：UNet的網絡結構相對簡單，易于擴展和調整，可以根據具體任務的需求進行定制和改進，具有較高的靈活性和適用性。
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