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UNet是一種特殊的卷積神經網絡架構，主要用于圖像分割任務。相較于傳統的卷積神經網絡，UNet有以下幾個不同點：
結構：UNet的網絡結構是由對稱的編碼器和解碼器組成，中間有跨層連接，這種對稱的結構有助于保留圖像中局部和全局信息的同時進行特征提取和重建。
上采樣：傳統的卷積神經網絡通常使用插值的方式進行上采樣，而UNet采用反卷積操作進行上采樣，可以更好地保留高分辨率的特征。
跳躍連接：UNet中的跳躍連接將編碼器中的特征圖直接連接到解碼器中的對應層，有助于傳遞更多的信息和梯度，減少信息丟失。
多尺度特征融合：UNet中通過跳躍連接將不同層級的特征圖結合在一起，實現了多尺度特征融合，提高了圖像分割的準確性。
總的來說，UNet相比傳統的卷積神經網絡在圖像分割任務上能夠更好地處理邊緣信息、保留細節特征，提高了分割結果的準確性。
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