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U型网络的轻量化设计及端侧部署研究
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作者 冯佳祥 刘洋 +2 位作者 赵一丁 黄孟轩 于欣鑫 《计算机科学与应用》 2026年第2期277-288,共12页
针对现有医学影像分割模型参数规模大、计算复杂度高而难以在资源受限的边缘设备上高效部署的问题,本文提出了一种基于国产瑞芯微RK3588开发板的轻量化U型网络设计及量化部署方案。研究首先基于 U-Net架构引入空洞门控注意力(DGA)、反... 针对现有医学影像分割模型参数规模大、计算复杂度高而难以在资源受限的边缘设备上高效部署的问题,本文提出了一种基于国产瑞芯微RK3588开发板的轻量化U型网络设计及量化部署方案。研究首先基于 U-Net架构引入空洞门控注意力(DGA)、反转外部注意力(IEA)及特征桥接模块,构建了轻量化网络 MALUNet以平衡特征提取能力与计算开销;结合一次性层剪枝与归一化知识蒸馏技术对模型进行深度压缩,并利用rknn-toolkit2完成NPU端侧的量化部署。在ISIC2017数据集上的实验结果显示,优化后的MALUNetGlobalAtt学生模型在保持较高分割精度(mIoU为0.8126)的前提下,单样本推理时间较原始模型降低了96%,验证了该方案在国产边缘计算平台上实现医学影像实时智能分析的可行性与优越性。 展开更多
关键词 RK3588 malunet NPU 量化部署
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