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UNet是一種廣泛應用于圖像分割任務的深度學習網絡模型。在自動駕駛車輛的道路和障礙物分割任務中，可以使用UNet來實現高精度的圖像分割。
以下是使用UNet進行道路和障礙物分割的步驟：
數據準備：收集包含道路和障礙物的圖像數據集，并進行標注。標注的數據應包含道路和障礙物的邊界框或像素級標簽。
數據預處理：對圖像數據進行預處理，如調整大小、歸一化等操作，以便輸入到UNet模型中。
構建UNet模型：構建UNet模型，該模型通常包含編碼器部分和解碼器部分，用于提取圖像特征并進行分割。可以根據實際情況調整UNet模型的深度和寬度。
訓練模型：使用標注的圖像數據集對UNet模型進行訓練，調整模型參數使其能夠準確地分割道路和障礙物。
預測結果：使用訓練好的UNet模型對新的圖像進行預測，得到道路和障礙物的分割結果。
后處理：對分割結果進行后處理，如去除小的無關區域、填充空洞等操作，以得到更加準確的道路和障礙物分割結果。
通過以上步驟，可以使用UNet模型實現自動駕駛車輛的道路和障礙物分割任務，提高車輛的感知能力和安全性。
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