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UNet 改进(4):融合Ghost Module的轻量化分割网络

引言

在计算机视觉领域,U-Net因其优秀的性能在图像分割任务中广受欢迎。

随着模型复杂度的增加,计算资源和内存消耗也大幅上升。

本文将介绍一种改进的U-Net架构,通过引入Ghost Module来实现模型的轻量化,同时保持分割性能。

代码概述

这个实现构建了一个基于U-Net架构的图像分割网络,但用Ghost Module替换了传统的卷积层,从而减少了模型参数和计算量。主要包含以下几个关键组件:

  1. Ghost Module:轻量化的卷积替代方案

  2. DoubleConv:双Ghost Module组合

  3. Down:下采样模块

  4. Up:上采样模块

  5. OutConv:输出卷积层

  6. UNet:完整的网络架构

Ghost Module详解:Ghost Module是本文实现的核心创新点,它通过以下方式减少计算成本:

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