在UNet中加入注意力机制可以使网络更加关注重要的特征，从而提高模型的性能和精度。注意力机制可以帮助网络在学习过程中自动地选择和集中在对当前任务更有意义的特征上，避免将注意力分散在无关紧要的特征上。这样可以提高网络对目标的识别和分割能力，使得UNet在处理复杂图像任务时具有更好的性能和鲁棒性。
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