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在多任務學習框架中，可以將UNet模型與其他模型結合起來，實現不同任務之間的協同工作。例如，在圖像分割任務中，可以將UNet模型與分類模型結合，同時進行圖像分割和分類任務。具體來說，可以將UNet模型用于圖像分割，將分類模型用于對圖像進行分類，并通過共享特征提取器來實現兩個任務之間的信息傳遞和協同工作。
另外，還可以將UNet模型與其他任務模型進行級聯或并聯結合，實現多任務學習。級聯結合是指將兩個模型連接在一起，將一個模型的輸出作為另一個模型的輸入，實現多任務學習。并聯結合是指將多個任務模型并行連接在一起，共享參數進行訓練，實現多任務學習。
總的來說，在多任務學習框架中，UNet模型可以與其他任務模型結合起來，通過共享特征提取器或級聯/并聯結合的方式，實現多個任務之間的協同工作，提高模型的性能和泛化能力。
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