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在調整UNet以實現圖像的精細分割，特別是在高度相似的類別之間時，可以考慮以下幾種方法：
數據增強：可以通過對訓練數據進行數據增強來提高模型的性能。例如，可以通過旋轉、翻轉、縮放等操作來生成更多的訓練樣本，從而使模型更好地學習類別間的差異。
類別加權：可以通過調整損失函數中不同類別的權重來平衡不同類別之間的樣本分布。通過給高度相似的類別賦予較高的權重，可以使模型更加關注這些類別，從而提高分割的精細度。
多尺度輸入：可以將不同尺度的輸入圖像輸入到UNet中進行訓練和測試，從而提高模型對細微特征的感知能力。通過在不同尺度下對圖像進行分割，可以更好地區分高度相似的類別。
結合輔助信息：可以將其他類型的信息（如深度信息、光譜信息等）與圖像一起輸入到UNet中，從而提高模型對高度相似類別的區分能力。通過結合不同類型的信息，可以更好地分割圖像中的細微結構。
模型融合：可以嘗試將不同的分割模型（如UNet、FCN等）進行融合，從而提高模型的性能。通過結合不同模型的優勢，可以更好地處理高度相似類別之間的分割問題。
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