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在面對復雜交通場景時，UNet可以應用于車輛和行人分割任務中，通過深度學習模型對圖像進行像素級別的分割，從而準確地識別出圖像中的車輛和行人區域。
UNet是一種經典的圖像分割網絡結構，具有編碼器-解碼器的結構，能夠有效地捕捉圖像中的局部特征并保留全局信息。在車輛和行人分割任務中，UNet可以幫助我們實現以下幾個方面的應用：
提高分割準確性：UNet可以學習圖像中不同尺度的特征，幫助模型更準確地分割出車輛和行人區域，提高分割的準確性和精度。
處理復雜場景：UNet的深度學習模型可以在復雜的交通場景中處理多個車輛和行人之間的重疊和遮擋問題，從而準確地提取出每個目標的輪廓和邊界。
實時分割：UNet可以通過GPU加速實時地對圖像進行分割，幫助我們在交通監控、自動駕駛等場景下快速準確地識別車輛和行人區域。
總的來說，UNet在車輛和行人分割中的應用可以幫助我們更好地理解和處理復雜的交通場景，提高交通系統的安全性和效率。
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