LightMIS：无需分阶段解码器的超轻量医学图像分割模型
LightMIS是一系列轻量级卷积网络，无需学习式分阶段解码器即可对二维二值医学图像进行分割。在六个数据集上的评估中，完整模型的模态宏平均Dice为86.71%，IoU为78.99%。其表现与Mobile U-ViT接近，但参数量和计算量显著更低。所有受测版本均可在Arm Mali-G52 MC2上实现完整GPU执行。结果表明，该模型在所评估任务中实现了较好的精度与复杂度平衡。代码已公开。
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