UNet + FCN集成：将UNet与全卷积网络（FCN）结合，可以利用FCN的多尺度特征图和UNet的精细分割结果。
UNet + PSPNet集成：将UNet与空间金字塔池化网络（PSPNet）结合，可以利用PSPNet的全局上下文信息和UNet的局部细节信息。
UNet + Deeplab集成：将UNet与Deeplab网络结合，可以利用Deeplab网络的空洞卷积和UNet网络的分割精度。
UNet + SegNet集成：将UNet与SegNet网络结合，可以利用SegNet网络的编码解码结构和UNet网络的跳跃连接。
UNet + Mask R-CNN集成：将UNet与Mask R-CNN结合，可以利用Mask R-CNN的实例分割能力和UNet的语义分割结果。
这些集成方法可以提高图像分割的性能和精度，使得模型能够更好地处理各种复杂场景和对象。
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