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膨脹卷積是一種可以增大感受野的卷積操作，可以幫助網絡更好地捕捉長距離的信息。將膨脹卷積應用到UNet模型中可以提高網絡對于大范圍上下文信息的利用能力，從而改善分割結果的質量。
具體來說，可以在UNet的編碼器和解碼器部分都使用膨脹卷積，以增加網絡對輸入圖像整體信息的感知能力和對輸出分割結果的精細化處理能力。在編碼器部分，使用膨脹卷積可以幫助網絡更好地提取圖像中的全局信息，從而提高分割結果的準確性；在解碼器部分，使用膨脹卷積可以幫助網絡更好地恢復細節信息，從而提高分割結果的清晰度。
通過在UNet中引入膨脹卷積，可以有效改進模型的分割性能，提高對于長距離信息的感知能力，同時減少參數量和計算量。這種改進方法在醫學圖像分割等任務中取得了良好的效果，能夠更準確地分割目標區域并減少誤分割的情況。
總的來說，使用膨脹卷積改進UNet模型可以提高網絡的感知能力和分割準確性，是一種有效的改進方法。
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