提出U-Lite,一种基于CNN的轻量级、简单的架构。据作者所知,U-Lite是为数不多的在性能和参数数量方面超过最近高效紧凑型网络UneXt的型号之一。 作者已经在医学分割数据集上成功地实现了该模型,并取得了可观的效果。 2、本文方法 作者提出的U-Lite模型的概述如图1所示。作者遵循U-Net的对称编码器-解码器架构,并以...
提出U-Lite,一种基于CNN的轻量级、简单的架构。据作者所知,U-Lite是为数不多的在性能和参数数量方面超过最近高效紧凑型网络UneXt的型号之一。 作者已经在医学分割数据集上成功地实现了该模型,并取得了可观的效果。 2、本文方法 作者提出的U-Lite模型的概述如图1所示。作者遵循U-Net的对称编码器-解码器架构,并以...
本文提出了一种基于U-Net的轻量高效细胞定位模型。我们的Lite-UNet包括三个主要组件:1)梯度聚合模块,可以有效地利用特征的多尺度梯度信息,增强模型对细胞颜色变化的鲁棒性;2)Ghost\_CBAM 模块,可以显著压缩模型的计算成本,而不会丢失大量准确性;3)图相关关注模块,可以通过学习特征之间的高阶关联来优化特征以提高定位...
作者遵循U-Net的对称编码器-解码器架构,并以一种有效的方式设计U-Lite,以便该模型能够利用CNN的强度,同时保持计算参数的数量尽可能少。 为此,作者深思熟虑地提出了一个轴向深度卷积模块,如图2所示。描述U-Lite的操作,形状为(3,H,W)的输入图像通过3个阶段被馈送到网络:编码器阶段、Bottleneck阶段和解码器阶段。U...
简介:UNet家族迎来最小模型U-Lite | 800K参数实现性能极限超车 卷积神经网络(CNNs)和基于Transformer的模型由于能够提取图像的High-Level特征和捕捉图像的重要方面而被广泛应用于医学图像分割。然而,在对高精度的需求和对低计算成本的期望之间往往存在权衡。具有更高参数的模型理论上可以获得更好的性能,但也会导致更高...
To this end, we present an efficient and lightweight model to identify cloud regions, referred to as Refined UNet lite, which is able to facilitate end-to-end training and inference and partially contributes to edge-precise cloud detection. Specifically, the UNet backbone locates cloud regions ...
选择性能更优的深度学习框架和库,如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile等,这些框架针对移动端和嵌入式设备进行了优化。 4. 实际应用案例 假设我们在一个实时医疗影像分析系统中使用UNet进行肿瘤分割。通过以下步骤,我们可以显著提升推理速度: 模型剪枝与量化:将模型大小减少到原来的50%,同时保持95%以上的准确率。 使用NVID...
The code of paper: Lite-UNet: A Lightweight and Efficient Network for Cell Localization - Boom5426/Lite-UNet
本实验中,我们通过本机训练好unet模型,得到了onnx模型,再结合AidLux平台提供的AI Model Optimizer平台将我们训练好的onnx模型转换成AidLux平台可以加载运行的tflite模型,从而成功加载该模型并对工业缺陷的少量样本进行推理预测,并得到了很不错的效果,彻底解决了端到端的部署难的问题。
Skywatch 已将该模型及其支持基础架构封装在一个 3GB 的 Docker 容器中,准备部署到卫星硬件上。用于演示的压缩 TFLite 版本仅重 22MB,这是通过亚马逊云科技服务如 Amazon SageMaker 实现的优化壮举。 Skywatch公司的创新方法不仅体现在模型本身,更体现在其采用了一系列无服务器组件来支持其努力。这些组件包括亚马逊云...