UltraLight-VM-UNet
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内容提要
UltraLight VM-UNet是一种轻量级模型，用于皮肤病变分割。该模型结合了Mamba技术和UNet架构，实现了参数精简和高计算效率。实验结果表明，该模型参数数量仅为0.049M，计算效率为0.060GFLOPs。论文还探讨了影响参数数量的关键因素。该模型在三个公开的皮肤病变数据集上表现优秀，为轻量化模型设计提供了理论支持。
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关键要点
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UltraLight VM-UNet是一种轻量级模型，用于皮肤病变分割。
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该模型结合了Mamba技术和UNet架构，实现了参数精简和高计算效率。
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模型参数数量仅为0.049M，计算效率为0.060GFLOPs。
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UltraLight VM-UNet在三个公开的皮肤病变数据集上表现优秀。
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轻量级模型的需求随着移动医疗设备的兴起而增加。
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深度学习模型在医学图像分割中面临计算资源和存储空间的挑战。
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状态空间模型（SSMs）为轻量级医学图像分割模型提供了新的可能性。
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UltraLight VM-UNet通过结合Mamba模型和UNet架构，旨在减少参数量和计算需求。
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模型采用U形结构，包含编码器和解码器，通道数设置为[8, 16, 24, 32, 48, 64]。
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Parallel Vision Mamba Layer（PVM Layer）显著降低了模型的参数数量和计算负载。
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跳跃连接路径使用CAB和SAB模块进行多尺度信息融合，增强模型对病变的敏感性。
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实验在ISIC2017、ISIC2018和PH2数据集上进行，使用BceDice损失函数和AdamW优化器。
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UltraLight VM-UNet在多个轻量级和经典模型中表现出色，参数数量大幅减少但性能相当。
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消融实验表明，PVM Layer对模型性能至关重要。
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