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UNet 在圖像分割任務中具有以下優勢與其他模型相比：
結構簡單：UNet 結構簡單，只包含編碼器和解碼器兩部分，易于理解和實現。
上采樣路徑的信息傳遞：UNet 通過將上采樣路徑的特征圖與對應的下采樣路徑的特征圖進行連接，實現了信息的跳躍連接，有利于更好地保留圖像的細節信息。
數據增強：UNet 結合了數據增強技術，如隨機旋轉、翻轉等，有利于提高模型的泛化能力。
高分辨率的預測結果：由于 UNet 結構特點，能夠產生與輸入圖像相同分辨率的預測結果，有利于提高分割的精度。
可擴展性強：UNet 結構簡單，容易進行擴展和修改，可以應用于不同的分割任務，并且在各種數據集上都取得了良好的效果。
綜上所述，UNet 在圖像分割任務中具有較好的性能和靈活性，相較于其他模型具有明顯的優勢。
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