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UNet在處理圖像中的非剛性變形時通常表現(xiàn)出色。由于UNet結(jié)構(gòu)的編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)和跳躍連接，它能夠有效地捕捉并重建輸入圖像中的細微特征和細節(jié)信息，從而使其在處理非剛性變形時表現(xiàn)優(yōu)秀。
UNet在處理非剛性變形時通常能夠準確地捕捉到圖像中的局部特征和結(jié)構(gòu)信息，同時也能夠保持圖像的整體一致性和連續(xù)性。這種能力使其在醫(yī)學圖像分割、圖像配準、目標檢測和圖像重建等任務中得到廣泛應用。
總的來說，UNet在處理圖像中的非剛性變形時展現(xiàn)出較高的準確性和魯棒性，是一種非常有效的圖像處理模型。
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