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在使用UNet進行圖像分割時，如果數據集不平衡（即不同類別的樣本數量差異較大），可以采取以下方法來處理：
數據增強：對少數類別的樣本進行數據增強，如旋轉、翻轉、縮放等操作，增加樣本數量，從而平衡數據集。
類別平衡采樣：在訓練過程中采用類別平衡采樣，即在每個mini-batch中保證不同類別樣本的數量相等，以平衡數據集。
加權損失函數：在計算損失函數時，對不同類別的樣本賦予不同的權重，使得少數類別的樣本在損失函數中有更大的影響力。
多尺度訓練：在訓練過程中使用多尺度輸入圖像，可以提高模型對小目標的檢測能力，從而提升對少數類別的分割效果。
合成數據：可以通過合成數據的方式生成額外的少數類別樣本，以增加數據集中少數類別的樣本數量。
通過以上方法，可以有效處理不平衡數據集，提高UNet模型在圖像分割任務中的性能和準確度。
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