数据增强：针对高分辨率图像，可以使用一些数据增强技术，如随机裁剪、旋转、翻转等，来增加训练数据的多样性，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
分块处理：由于高分辨率图像的尺寸较大，可以将图像分成小块进行处理，然后将输出结果拼接在一起。这样可以降低模型的计算复杂度和内存占用，提高训练效率。
多尺度输入：可以将不同尺度的图像输入到模型中，以捕捉不同尺度的特征信息。可以通过金字塔结构或者多尺度融合的方式来实现多尺度输入。
损失函数设计：针对高分辨率图像，可以设计适合的损失函数来平衡不同尺度的特征信息，如使用多尺度损失函数或者权重损失函数来加强对高分辨率细节的保护。
轻量化网络结构：针对高分辨率图像，可以设计轻量化的网络结构，如使用深度可分离卷积、空洞卷积等结构，以降低模型参数量和计算复杂度，提高模型的训练和推理速度。
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