提高边缘识别的精确度可以通过以下几种方法来实现：
数据增强：在训练过程中，可以对训练数据进行一些变换，如旋转、翻转、缩放等，以增加训练样本的多样性，从而提高模型对边缘的识别能力。
使用更大的网络：可以尝试使用更深、更宽的网络结构来提高模型的感知能力，从而更好地捕捉图像中细微的边缘特征。
使用多尺度信息：可以在网络中引入多尺度信息，如使用多尺度特征金字塔（multi-scale feature pyramid）或多尺度输入图像，以帮助模型更好地识别不同尺度的边缘。
结合边缘信息：可以将边缘信息作为额外的输入特征加入到网络中，或者利用边缘检测算法提取的边缘信息作为辅助信息，帮助网络更好地识别边缘。
使用更好的损失函数：可以尝试使用一些专门设计用于边缘分割任务的损失函数，如结合像素级别的交叉熵损失和边缘位置信息的损失函数，以帮助网络更好地学习边缘信息。
通过以上方法的尝试和调整，可以有效提高UNet在复杂场景中对边缘的识别精确度。
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