UNet又升级了!北大最新提出LightM-UNet,用Mamba设计1.8M参数UNet,比nnU-Net小了116倍,计算量减少21倍,精度依然SOTA! 这种将Mamba与UNet结合的策略利用了两者在图像处理和网络架构上的优势,既能保持较低的计算成本,又能轻松实现优异的分割性能,在高效性、准确性、创新性等方面都遥遥领先,是医学图像分割非常有潜力的...
最近,北京大学的研究团队提出了一种全新的图像分割模型——LightM-UNet。这个模型将Mamba设计理念与UNet网络相结合,以极低的计算成本实现了卓越的分割性能。相较于传统的nnU-Net,LightM-UNet的参数仅为1.8M,计算量减少了21倍,而精度依然保持在顶级水平。这种结合策略充分利用了Mamba和UNet在图像处理和网络架构上的优...
Lightm-unet: Mamba assists in lightweight unet for medical image segmentation 方法:论文介绍了LightM-UNet,这是一种基于Mamba的轻量级网络,它在2D和3D分割任务中实现了最先进的性能,仅包含100万个参数,与最新的基于Transformer的架构相比,参数数量降低了99%以上,并且GFLOPS也显著降低。 创新点: LightM-UNet:基...
LightM-UNet:一种轻量级 Mamba UNet,它将 Mamba 和 UNet 集成在一个轻量级框架中,实现了卓越的分割性能,同时将参数和计算成本分别大幅降低了 116 倍和 21 倍!代码即将开源! 点击关注 @CVer官方知乎账号,可…
Lightm-unet: Mamba assists in lightweight unet for medical image segmentation 方法:论文介绍了LightM-UNet,这是一种基于Mamba的轻量级网络,它在2D和3D分割任务中实现了最先进的性能,仅包含100万个参数,与最新的基于Transformer的架构相比,参数数量降低了99%以上,并且GFLOPS也显著降低。
LightM-UNet是一种基于Mamba的轻量级网络,用于医学图像分割,具有以下几个创新点: 轻量级架构:作者提出了LightM-UNet,这是一个轻量级的UNet和Mamba的融合,仅拥有1M的参数数量。这是通过在UNet架构中使用Mamba来实现的,旨在解决实际医疗环境中...
iftransforms_type =='light': return(light_training_transforms()) eliftransforms_type =='medium': return(medium_training_transforms()) eliftransforms_type =='heavy': return(heavy_training_transforms()) else: raiseNotImplementedError("Not implemented...
北大最新提出LightM-UNet,用Mamba设计1.8M参数UNet,比nnU-Net小了116倍,计算量减少21倍,精度依然SOTA! 🐬这种将Mamba与UNet结合的策略利用了两者在图像处理和网络架构上的优势,既能保持较低的计算成本,又能轻松实现优异的分割性能,在高效性、准确性、创新性等方面都遥遥领先,是医学图像分割非常有潜力的研究方向。
最近,医学图像分割领域迎来了一波新的革命性进展,LightM-UNet的出现为这个领域带来了极大的潜力。通过巧妙地将Mamba和UNet架构结合起来,北大的团队不仅成功降低了模型的参数量和计算成本,还保持了出色的分割精度,简直是医学界的“王炸组合”! 具体来说,LightM-UNet的参数量相比传统的nnU-Net模型减少了116倍,而计算量...
LightM-UNet是一种基于Mamba的轻量级网络,用于医学图像分割,具有以下几个创新点: 轻量级架构:作者提出了LightM-UNet,这是一个轻量级的UNet和Mamba的融合,仅拥有1M的参数数量。这是通过在UNet架构中使用Mamba来实现的,旨在解决实际医疗环境中计算资源限制所带来的挑战。