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UNet + FCN集成：將UNet與全卷積網絡（FCN）結合，可以利用FCN的多尺度特征圖和UNet的精細分割結果。
UNet + PSPNet集成：將UNet與空間金字塔池化網絡（PSPNet）結合，可以利用PSPNet的全局上下文信息和UNet的局部細節信息。
UNet + Deeplab集成：將UNet與Deeplab網絡結合，可以利用Deeplab網絡的空洞卷積和UNet網絡的分割精度。
UNet + SegNet集成：將UNet與SegNet網絡結合，可以利用SegNet網絡的編碼解碼結構和UNet網絡的跳躍連接。
UNet + Mask R-CNN集成：將UNet與Mask R-CNN結合，可以利用Mask R-CNN的實例分割能力和UNet的語義分割結果。
這些集成方法可以提高圖像分割的性能和精度，使得模型能夠更好地處理各種復雜場景和對象。
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