轻量级网络 LiteNeXt | 结合卷积与混合模块，以小参数实现高效图像分割 ！

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前言   本文 提出了一种名为LiteNeXt的新型轻量级网络架构，用于医学图像分割，其灵感来源于近期ConvMixer的成功。与传统ConvMixer不同，LiteNeXt是一种更紧凑的架构，具有自嵌入表示并行特性，其中输入特征通过具有不同核大小和扩张的并行分支进行增强，且跳跃连接精心设计以保留特征信息。LiteNeXt在参数更少和计算成本更低的情况下，实现了具有竞争力的分割性能。 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!! 代码：https://github.com/tranngocduvnp/LiteNeXt 引言 在医学成像中，分割是一项关键且经常执行的活动，它允许提取关于感兴趣区域的精确结构信息。手动分割既繁琐又耗时，并且需要经验丰富的专家和医生才能得到准确的结果，因此在医学诊断中构建 ………………………………