UNet的主要局限性包括：
对于较大和更复杂的图像数据集，UNet可能会出现过拟合的问题，导致模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。
UNet的结构是固定的，无法灵活地调整网络结构以适应不同任务的需求。
UNet在处理一些特定场景下可能会出现语义信息不全的情况，导致分割效果不理想。
UNet在处理长距离相关性信息时可能存在较大挑战，导致精确度下降。
UNet在处理不同尺寸的输入图像时需要进行缩放或裁剪操作，可能会导致信息丢失或失真。
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