评估UNet模型在多分辨率输入上的表现差异可以通过以下几种方法进行：
比较不同分辨率下的模型性能指标：可以使用评价指标如准确率，召回率，F1分数等来比较不同分辨率下的模型性能表现。可以将模型在不同分辨率下的预测结果与真实标签进行比较，然后计算评价指标来评估模型的性能。
观察不同分辨率下的模型预测效果：可以将模型在不同分辨率下的预测结果进行可视化展示，观察模型在不同分辨率下的预测效果是否有明显差异。通过观察预测结果的细节情况来评估模型在不同分辨率下的表现差异。
使用交叉验证进行评估：可以将数据集分成训练集和测试集，然后使用交叉验证的方法来评估模型在不同分辨率下的性能表现。通过在不同分辨率下进行多次交叉验证实验来评估模型的稳定性和泛化能力。
使用更复杂的模型评估方法：可以使用一些更复杂的模型评估方法如混淆矩阵，ROC曲线，AUC等来评估模型在多分辨率输入上的表现差异。这些方法可以更全面地评估模型在不同分辨率下的性能表现。
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