解决UNet对于小对象分割精度不高的问题，可以尝试以下方法：
数据增强：增加数据集中小对象的数量，可以通过数据增强技术如随机裁剪、旋转、翻转等来生成更多的小对象样本，从而提高网络对小对象的识别和分割能力。
改变网络结构：可以尝试修改UNet的网络结构，增加更多的层或者改变网络的深度，以提高网络对小对象的感知能力。也可以尝试使用其他更适合小对象分割的网络结构，如FPN等。
多尺度融合：可以尝试在网络结构中加入多尺度特征融合模块，以提高网络对小对象的分割精度。通过融合不同尺度的特征信息，可以更好地捕捉小对象的细节信息。
对抗训练：可以尝试使用对抗训练的方法，通过引入对抗损失来强化网络对小对象的分割能力，从而提高网络的泛化能力和分割精度。
聚焦训练：可以尝试在训练过程中对小对象进行重点关注，通过加权损失函数或者样本采样等方法，使网络更加关注小对象的分割，从而提高小对象的分割精度。
通过以上方法的尝试和调整，可以提高UNet在小对象分割任务中的精度和性能。
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