在UNet中，可以采用一些技术来有效减少计算资源的需求，包括：
使用轻量化的网络结构：可以通过精简网络结构，减少网络层数和参数数量来降低计算资源的需求。
使用深度可分离卷积：深度可分离卷积可以有效减少参数数量和计算量，从而减少计算资源的需求。
使用空洞卷积：空洞卷积能够在不降低分辨率的情况下增大感受野，减少参数数量和计算量。
使用融合模块：可以将不同分辨率的特征图进行融合，减少计算资源的需求。
使用注意力机制：注意力机制可以帮助网络更关注重要的特征，减少冗余计算，从而降低计算资源的需求。
使用模型剪枝和量化：可以通过模型剪枝和量化技术来减少模型参数数量和计算量，从而降低计算资源的需求。
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