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A Lightweight U-Net Decoder Streamlined Using Neural Memory Ordinary Differential Equations
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出三种可插拔的解码器，采用神经记忆常微分方程的不同离散化方法，解决U形网络在医疗图像分割中的参数过多和计算复杂度高的问题。实验结果表明，这些解码器有效减少了20%至50%的参数和最高74%的FLOPs，同时保持了性能。
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关键要点
- 提出三种可插拔的解码器，解决U形网络在医疗图像分割中的参数过多和计算复杂度高的问题。
- 解码器采用神经记忆常微分方程的不同离散化方法。
- 实验结果显示，解码器有效减少了20%至50%的参数和最高74%的FLOPs。
- 尽管减少了参数和计算复杂度，解码器仍保持了良好的性能。
- 这些解码器对各种U形网络具有广泛的适应性。
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