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在UNet架構中實現特征重校準的好處是可以提高網絡模型的性能和精度，使得模型更加準確地捕捉圖像中的細節信息，從而提高圖像分割的質量。
一種常見的特征重校準方法是通過引入注意力機制，例如SENet（Squeeze-and-Excitation Networks），CBAM（Convolutional Block Attention Module）等。這些方法可以有效地學習特征之間的相關性，提高特征圖的重要性，從而增強模型的表征能力。
另一種方法是使用跳躍連接（skip connections）來連接編碼器和解碼器之間的特征圖，這樣可以幫助傳遞更豐富的信息和細節特征，避免信息丟失，從而改善分割結果的準確性。
總的來說，在UNet架構中實現特征重校準可以提高模型性能和精度，更好地捕捉圖像細節信息，從而提高圖像分割的質量。
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