LV-UNet 轻量级的图像分割模型！

文章预览

前言   本文提出一个轻量级和基础模型,称为 LV-UNet,有效利用预训练 MobileNetv3-Large 模型并引入可熔合模块。它可以使用改进的深度训练策略进行训练,并在推理过程中切换到部署模式,减少参数数量和计算负载。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： 未来先知 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 I Introduction 医学图像分割，旨在准确界定解剖结构或异常，在疾病诊断和治疗计划中至关重要。与传统方法（如依赖于手工或半自动方法）相比，计算机辅助技术可以更高效。随着深度学习的发展，这些方法利用大型标注数据集和设计良好的神经网络学习复杂的图像表示和自动推理像素级标签，使得医学图像分割得到了革新。 最近，医学成像解决方 ………………………………