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調整UNet以適應大尺寸圖像的分割可以通過以下方式實現：
增加網絡的深度：增加UNet的層數，可以提高網絡的感受野，從而更好地處理大尺寸圖像。可以增加網絡的深度或者增加每個階段的卷積層數量。
使用更大的卷積核和池化核：增大卷積核和池化核的大小，可以提高網絡對大尺寸圖像的感知能力。
使用更大的輸入尺寸：增大輸入圖像的尺寸，以適應更大尺寸的圖像。
使用滑動窗口或分塊處理：將大尺寸圖像分成小塊進行處理，然后將結果拼接在一起。這樣可以減少內存占用和計算復雜度。
使用金字塔結構：將圖像分別縮放到不同的尺寸，然后分別輸入到不同大小的UNet模型中，最后將它們的預測結果融合在一起。
通過以上方式可以有效地調整UNet以適應大尺寸圖像的分割任務。
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