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UNet訓練時的數據預處理步驟通常包括以下幾個步驟：
數據讀取：讀取訓練數據和標簽數據，通常是圖像數據和對應的標注數據。
數據增強：對訓練數據進行數據增強操作，例如隨機裁剪、旋轉、翻轉、縮放等操作，以增加訓練樣本的多樣性和魯棒性。
歸一化：對數據進行歸一化處理，將像素值標準化到0-1范圍或者-1到1范圍，以提高訓練的穩定性和收斂速度。
數據轉換：將圖像數據和標注數據轉換成模型可接受的格式，通常是將圖像數據轉換為張量（tensor）格式。
批量處理：將數據劃分成批量進行訓練，每次輸入網絡的數據都是一個批次的數據，以加快訓練速度并提高網絡的泛化能力。
數據加載：將預處理好的數據加載到訓練模型中，進行訓練和優化。
通過以上預處理步驟，可以提高UNet模型的訓練效果和泛化能力。
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