在UNet架构中，可以通过添加多尺度特征来提高模型的性能。一种常用的方法是通过添加跳跃连接（skip connections）来将不同层级的特征图结合起来，这样可以有效地集成多尺度特征。
具体来说，在UNet架构中，可以在编码器（encoder）部分的每个池化层之后添加跳跃连接，将该层的特征图与解码器（decoder）部分对应的上采样层的特征图进行连接。这样可以使得解码器部分能够利用编码器部分不同层级的特征信息，从而提高模型的性能。
另外，还可以在解码器部分的每个上采样层之前添加额外的卷积层来调整尺度，以进一步集成多尺度特征。这样可以帮助模型更好地捕捉不同尺度的特征信息，从而提高模型的泛化能力和准确性。
总的来说，通过在UNet架构中添加跳跃连接和额外的卷积层来集成多尺度特征，可以提高模型的性能，使其更好地适应不同尺度的目标物体和背景信息。
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