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在UNet中，可以通過使用多通道輸入來融合來自不同源的圖像信息。具體而言，可以將來自不同源的圖像信息分別作為不同的通道輸入到UNet中，然后在網絡的不同層次進行融合操作。
一種常見的方法是在網絡的編碼器和解碼器中添加跳躍連接，將來自不同源的信息融合在一起。例如，在編碼器中將來自不同源的圖像信息與卷積操作后的特征圖進行拼接，然后傳遞給解碼器進行上采樣操作。
另一種方法是在網絡中使用注意力機制，來動態地調整不同源圖像信息的權重，從而更有效地融合這些信息。通過注意力機制，網絡可以學習到哪些部分的信息對于當前任務更加重要，從而提升網絡的性能。
總的來說，在UNet中有效地融合來自不同源的圖像信息，需要設計合適的網絡結構和融合策略，以提高網絡性能和準確性。
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