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在使用UNet進行圖像分割時，通常會對輸入圖像進行預處理，包括圖像縮放和歸一化操作。
圖像縮放：在訓練和測試階段，通常會將輸入圖像縮放到模型指定的大小。這樣可以確保輸入圖像與模型輸入的尺寸匹配，使得模型能夠正確處理圖像信息。常見的圖像縮放方法包括雙線性插值、最近鄰插值等。
圖像歸一化：在將輸入圖像送入模型之前，通常會對圖像進行歸一化操作，將像素值縮放到[0, 1]或[-1, 1]的范圍內(nèi)。這樣可以有效地提高模型的穩(wěn)定性和收斂速度。常見的圖像歸一化方法包括將像素值除以255（對應[0, 1]范圍）、將像素值減去均值再除以標準差（對應[-1, 1]范圍）等。
在實際應用中，可以使用圖像處理庫（如OpenCV、PIL等）來實現(xiàn)圖像縮放和歸一化操作，也可以自行編寫代碼來完成這些操作。在訓練和測試過程中保持一致的預處理方法是非常重要的，以確保模型的穩(wěn)定性和性能。
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