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在水下圖像處理中，UNet模型可以通過以下策略來克服與可見性和失真相關的挑戰：
數據增強：使用數據增強技術來擴充訓練數據集，例如旋轉、翻轉、縮放等操作，以增加模型對不同可見性和失真情況的魯棒性。
多尺度特征融合：UNet模型可以通過添加多個尺度的特征融合模塊來提高對水下圖像中不同尺度和失真的處理能力。
損失函數設計：設計適合水下圖像處理任務的損失函數，如結合像素級別的損失和語義級別的損失來保持圖像的細節和語義信息。
自適應參數調整：在訓練過程中，可以使用自適應參數調整技術來調整網絡的參數，以適應不同可見性和失真情況下的水下圖像處理任務。
通過以上策略，UNet模型可以有效地克服水下圖像處理中與可見性和失真相關的挑戰，提高水下圖像處理的準確性和魯棒性。
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