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UNet的主要局限性包括：
對于較大和更復雜的圖像數據集，UNet可能會出現過擬合的問題，導致模型在訓練集上表現良好，但在測試集上表現較差。
UNet的結構是固定的，無法靈活地調整網絡結構以適應不同任務的需求。
UNet在處理一些特定場景下可能會出現語義信息不全的情況，導致分割效果不理想。
UNet在處理長距離相關性信息時可能存在較大挑戰，導致精確度下降。
UNet在處理不同尺寸的輸入圖像時需要進行縮放或裁剪操作，可能會導致信息丟失或失真。
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