LV-UNet：一种轻量级与基础的医学图像分割模型

本研究解决了当前轻量级医学图像分割模型在不同数据集上稳健性不足的问题。本文提出的新模型LV-UNet，结合了预训练的MobileNetv3-Large模型和可融合模块，并采用改进的深度训练策略，显著减少了参数数量和计算负载。实验结果表明，LV-UNet在多个数据集上表现优于现有的先进和经典模型，具有广泛的应用潜力。