研究者提出轻量级肺肿瘤分割模型
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研究者提出轻量级肺肿瘤分割模型
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AI 综述
Sharan Thummagunti 等作者提出一种轻量节能的肺肿瘤分割模型，在 ENet 架构上加入 UNet 式编码器—解码器跳跃连接和轻量 CBAM 注意力模块。作者称该模型参数量为 430,052、计算量为 0.549 GMAC，在阈值 0.5 下 DSC 达 0.90812。
AI 根据报道生成 · 45 分钟前更新
最新进展10月27日 12:00
基于改进 CBAM ENet Skip 模型的节能肺肿瘤分割报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.AI基于改进 CBAM ENet Skip 模型的节能肺肿瘤分割
研究者提出一种轻量节能的肺肿瘤分割模型，在 ENet 架构上加入 UNet 式跳跃连接和轻量 CBAM 注意力模块，仅 430,052 参数、0.549 GMAC，DSC 达 0.90812（阈值 0.5）。
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