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利用神经记忆常微分方程的轻量级U形网络精简解码器
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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解码器，以解决先进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，这些解码器可减少20%至50%的参数和最高74%的FLOPs，同时保持良好性能，适应性广泛。
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关键要点
- 本文提出三种可插拔解码器，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。
- 解码器利用神经记忆常微分方程的不同离散化方法。
- 实验结果显示，解码器可减少20%至50%的参数和最高74%的FLOPs。
- 解码器在保持良好性能的同时，对各种U形网络具有广泛的适应性。
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