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在使用UNet分割高動(dòng)態(tài)范圍圖像時(shí)，需要考慮如何處理圖像中的不同亮度范圍和對(duì)比度，以確保模型能夠準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)和分割各個(gè)目標(biāo)區(qū)域。一種常見的做法是對(duì)輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，例如使用直方圖均衡化或?qū)?shù)變換等方法來(lái)調(diào)整亮度范圍，以使得圖像中的目標(biāo)物體更容易被模型識(shí)別和分割。另外，還可以通過調(diào)整損失函數(shù)的權(quán)重或使用多尺度輸入來(lái)提高模型對(duì)不同亮度范圍的適應(yīng)能力。除此之外，還可以考慮使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、縮放和翻轉(zhuǎn)等，來(lái)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，從而提高模型的泛化能力。因此，在處理高動(dòng)態(tài)范圍圖像時(shí)，需要特別關(guān)注如何處理圖像的亮度范圍和對(duì)比度，以提高分割模型的性能和魯棒性。
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