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    LV-UNet 轻量级的图像分割模型!

    本文提出一个轻量级和基础模型,称为 LV-UNet,有效利用预训练 MobileNetv3-Large 模型并引入可熔合模块。...通过使用深度训练策略,LV-UNet可以在推理阶段切换到部署模式,这可以大大降低参数和计算要求。...因此,作者选择最后一个周期的模型在测试集上进行推理(对于使用深度训练战略的LV-UNet)。 Results 表1中的对比实验结果可以看出,LV-UNet相较于 Baseline 具有竞争性能。...LV-UNet的部署模式在降低参数的同时仍能实现良好的性能。表2中,作者将不同模型的参数数和GFLOPs进行了比较,结果显示LV-UNet及其部署模式的大小和计算复杂度非常适合边缘设备和点到关怀场景。...在表1中,作者可以看到LV-UNet相较于 Baseline 具有出色的性能。尽管LV-UNet的部署模式在降低参数方面做出了很大贡献,但它仍然在很大程度上维护了良好的性能。

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