在使用UNet分割高动态范围图像时，需要考虑如何处理图像中的不同亮度范围和对比度，以确保模型能够准确地学习和分割各个目标区域。一种常见的做法是对输入图像进行预处理，例如使用直方图均衡化或对数变换等方法来调整亮度范围，以使得图像中的目标物体更容易被模型识别和分割。另外，还可以通过调整损失函数的权重或使用多尺度输入来提高模型对不同亮度范围的适应能力。除此之外，还可以考虑使用数据增强技术，如随机旋转、缩放和翻转等，来增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。因此，在处理高动态范围图像时，需要特别关注如何处理图像的亮度范围和对比度，以提高分割模型的性能和鲁棒性。
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