在使用UNet进行图像分割时，通常会对输入图像进行预处理，包括图像缩放和归一化操作。
图像缩放：在训练和测试阶段，通常会将输入图像缩放到模型指定的大小。这样可以确保输入图像与模型输入的尺寸匹配，使得模型能够正确处理图像信息。常见的图像缩放方法包括双线性插值、最近邻插值等。
图像归一化：在将输入图像送入模型之前，通常会对图像进行归一化操作，将像素值缩放到[0, 1]或[-1, 1]的范围内。这样可以有效地提高模型的稳定性和收敛速度。常见的图像归一化方法包括将像素值除以255（对应[0, 1]范围）、将像素值减去均值再除以标准差（对应[-1, 1]范围）等。
在实际应用中，可以使用图像处理库（如OpenCV、PIL等）来实现图像缩放和归一化操作，也可以自行编写代码来完成这些操作。在训练和测试过程中保持一致的预处理方法是非常重要的，以确保模型的稳定性和性能。
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