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數據增強：針對高分辨率圖像，可以使用一些數據增強技術，如隨機裁剪、旋轉、翻轉等，來增加訓練數據的多樣性，提高模型的魯棒性和泛化能力。
分塊處理：由于高分辨率圖像的尺寸較大，可以將圖像分成小塊進行處理，然后將輸出結果拼接在一起。這樣可以降低模型的計算復雜度和內存占用，提高訓練效率。
多尺度輸入：可以將不同尺度的圖像輸入到模型中，以捕捉不同尺度的特征信息。可以通過金字塔結構或者多尺度融合的方式來實現多尺度輸入。
損失函數設計：針對高分辨率圖像，可以設計適合的損失函數來平衡不同尺度的特征信息，如使用多尺度損失函數或者權重損失函數來加強對高分辨率細節的保護。
輕量化網絡結構：針對高分辨率圖像，可以設計輕量化的網絡結構，如使用深度可分離卷積、空洞卷積等結構，以降低模型參數量和計算復雜度，提高模型的訓練和推理速度。
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