LightMIS：0.13M 参数医学图像分割网络，参数砍 99% 精度不掉
Andrei Arhire · hf · 2026-09-28
HF 项目发布 LightMIS，一族面向 2D 二值医学图像分割的超轻量卷积网络，无需逐阶段学习式解码器：用 Scale-Aligned Projection 模块对齐五级编码器输出分辨率，一次聚合后经 Adaptive Fusion Cascade（含 Progressive Receptive Fusion）细化特征。
评测按 nnU-Net v2.3.1 五折交叉验证协议，在 DRIVE、Kvasir-SEG、DSB18、BUSI、ISIC-2017/2018 六个数据集上进行：
- 完整版仅 0.131M 参数、0.575 GFLOPs（256×256 输入），宏平均 Dice 86.71%、IoU 78.99%，与 Mobile U-ViT 差距仅 0.04/0.08 个百分点；
- 相对 Mobile U-ViT、nnWNet、nnU-Net 参数减少 90.58–99.61%，计算量减少 82.54–96.14%；
- 在 Arm Mali-G52 MC2 GPU 上全部变体实现完整 GPU 委派执行，中位延迟 53.31–138.31 ms，验证端侧可行性。代码已开源。
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