有几种方法可以改进UNet以更好地处理图像中的细节和纹理信息：
使用更深的网络结构：增加UNet的深度可以帮助模型学习更复杂的特征和纹理信息。可以尝试使用更多的卷积层和池化层来增加网络的深度。
使用更大的卷积核和更多的滤波器：增加卷积核的大小和滤波器的数量可以增加模型对细节和纹理信息的捕获能力。
添加残差连接：引入残差连接可以帮助模型更好地传递细节和纹理信息。可以在UNet的编码器和解码器之间添加残差连接，以便更好地保留输入图像中的细节信息。
使用更大的输入图像尺寸：增加输入图像的尺寸可以提供更多的细节和纹理信息给模型，从而帮助模型更好地学习这些信息。
使用更多的数据增强技术：通过在训练数据中引入更多的变化和噪声，可以帮助模型更好地学习细节和纹理信息。可以尝试使用旋转、缩放、平移等数据增强技术来增加训练数据的多样性。
通过这些方法，可以改进UNet模型以更好地处理图像中的细节和纹理信息，从而提高模型的性能和准确度。
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