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UCM-Net: Lightweight and Efficient Skin Lesion Segmentation Solution


Conceptos Básicos
UCM-Net is a novel, lightweight model that efficiently segments skin lesions using MLP and CNN, offering superior performance with minimal parameters.
Resumen

The content introduces UCM-Net, a model for skin lesion segmentation. It addresses the challenges in accurately segmenting skin lesions from images for early diagnosis of skin cancer. The innovative UCM-Net Block combines MLP and CNN to reduce parameters while enhancing learning efficiency. Rigorous evaluations on datasets demonstrate its effectiveness with minimal computational requirements.

Abstract:

  • Skin cancer poses a significant health challenge.
  • Early diagnosis is crucial for effective treatment.
  • Computer-aided systems aid in detecting and managing the disease.

Introduction:

  • Skin cancer types include melanoma and non-melanoma.
  • Importance of medical imaging in diagnosing skin cancer.

UCM-Net:

  • Introduces a novel, efficient model for skin lesion segmentation.
  • Combines MLP and CNN for robust feature learning.

Related Works:

  • Overview of AI methods for biomedical image segmentation.

Network Design:

  • UCM-Net's structural framework with encoder-decoder units.

Experiments and Results:

  • Evaluation on PH2, ISIC 2017, and ISIC 2018 datasets.

Ablation results:

  • Comparison of UCM-Net variants with U-Net models.

Conclusion:

  • UCM-Net offers an efficient solution for skin lesion segmentation.
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UCM-NETは、50KB未満のパラメータで効果的なセグメンテーションを実現します。 UCM-NETは0.05 GLOPs未満の計算量で動作します。
Citas
"UCM-NETは、少ないパラメータと低いGFLOPsを維持しながら、優れた機能学習能力を提供します。" - Chunyu Yuan

Ideas clave extraídas de

by Chunyu Yuan,... a las arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.09457.pdf
UCM-Net

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