在UNet训练过程中处理非均匀分布的标签数据可以采取以下几种方法：
数据增强：通过对训练数据进行增强来扩大数据集，例如旋转、平移、缩放等方法，可以增加数据的多样性，从而平衡非均匀分布的标签数据。
权重调整：可以根据标签数据的分布情况，调整损失函数中不同类别的权重，使得在训练过程中更加关注少数类别的样本，从而平衡数据分布。
数据重采样：可以采用过采样或欠采样等方法来平衡数据分布，使得不同类别的样本数量更加均衡。
多任务学习：可以引入其他任务或引导信号来帮助模型更好地学习非均匀分布的标签数据，例如联合训练其他任务、引入辅助损失函数等方法。
通过以上方法可以有效处理非均匀分布的标签数据，在UNet训练过程中提高模型性能和泛化能力。
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