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UNet是一種用于圖像分割的卷積神經網絡架構，經常被應用在自然景觀圖像分割中。UNet具有編碼器-解碼器結構，可以有效地捕獲圖像中的細節信息，并且能夠提供高分辨率的分割結果。
在自然景觀圖像分割中，UNet可以用于識別和分割不同的地物對象，如樹木、水體、建筑物等。通過訓練UNet模型，可以實現自然景觀圖像的自動分割，從而幫助研究人員和專業人士更快速地對大量的景觀圖像進行分析和理解。
UNet在自然景觀圖像分割中的應用可以幫助提高分割的準確性和效率，同時可以減少人工分割的工作量，為景觀生態學、地理信息科學等領域的研究提供有力的支持。因此，UNet在自然景觀圖像分割中具有廣泛的應用前景。
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