lightweight-unet

深度分析

MambaLiteUNet：將 Mamba 狀態空間整合於輕量化 U‑Net 進行皮膚病變分割

皮膚病變影像經常面臨低對比、雜訊與多樣形態，精準邊界分割困難。本研究提出MambaLiteUNet，將Mamba狀態空間層嵌入輕量化U‑Net，並透過AMF、LGFM與CGA三大模組強化多尺度融合、局部與全域特徵互動。於多個公開資料集上達到優異IoU與Dice，且維持極低參數與運算負擔。