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在UNet架構中，可以通過添加多尺度特征來提高模型的性能。一種常用的方法是通過添加跳躍連接（skip connections）來將不同層級的特征圖結合起來，這樣可以有效地集成多尺度特征。
具體來說，在UNet架構中，可以在編碼器（encoder）部分的每個池化層之后添加跳躍連接，將該層的特征圖與解碼器（decoder）部分對應的上采樣層的特征圖進行連接。這樣可以使得解碼器部分能夠利用編碼器部分不同層級的特征信息，從而提高模型的性能。
另外，還可以在解碼器部分的每個上采樣層之前添加額外的卷積層來調整尺度，以進一步集成多尺度特征。這樣可以幫助模型更好地捕捉不同尺度的特征信息，從而提高模型的泛化能力和準確性。
總的來說，通過在UNet架構中添加跳躍連接和額外的卷積層來集成多尺度特征，可以提高模型的性能，使其更好地適應不同尺度的目標物體和背景信息。
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