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評估UNet模型在多分辨率輸入上的表現差異可以通過以下幾種方法進行：
比較不同分辨率下的模型性能指標：可以使用評價指標如準確率，召回率，F1分數等來比較不同分辨率下的模型性能表現。可以將模型在不同分辨率下的預測結果與真實標簽進行比較，然后計算評價指標來評估模型的性能。
觀察不同分辨率下的模型預測效果：可以將模型在不同分辨率下的預測結果進行可視化展示，觀察模型在不同分辨率下的預測效果是否有明顯差異。通過觀察預測結果的細節情況來評估模型在不同分辨率下的表現差異。
使用交叉驗證進行評估：可以將數據集分成訓練集和測試集，然后使用交叉驗證的方法來評估模型在不同分辨率下的性能表現。通過在不同分辨率下進行多次交叉驗證實驗來評估模型的穩定性和泛化能力。
使用更復雜的模型評估方法：可以使用一些更復雜的模型評估方法如混淆矩陣，ROC曲線，AUC等來評估模型在多分辨率輸入上的表現差異。這些方法可以更全面地評估模型在不同分辨率下的性能表現。
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