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最近的研究進展表明，可以通過一些方法對UNet模型進行壓縮和加速，以提高其在計算資源有限的情況下的性能。一些方法包括使用輕量級的網絡結構替代傳統的UNet模型，使用剪枝技術減少模型中的參數數量，以及使用量化技術減少模型中的浮點數精度。這些方法可以在一定程度上減少模型的計算復雜度和內存占用，從而提高UNet模型在實際應用中的效率和速度。
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