UNet改进（41）：基于PyTorch的轻量量化UNet
一、背景与动机
1.1 UNet模型简介
UNet最初是为生物医学图像分割设计的，其结构对称，包含一个收缩路径（编码器）和一个扩展路径（解码器）。编码器逐步提取高层特征，解码器逐步恢复空间信息，并通过跳跃连接融合浅层细节信息，实现精准的像素级预测。
1.2 轻量化与量化的必要性
尽管UNet性能优异，但其标准版本参数量大、计算密集，不适合实时应用或边缘设备。为此，我们引入两种关键技术：
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轻量化设计：通过深度可分离卷积等结构减少参数量和计算量。
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模型量化：将浮点权重和激活转换为低精度整数，减少内存占用和加速推理。
本文将结合这两种技术，构建一个高效、可部署的轻量化UNet模型。
二、模型设计与实现
我们使用PyTorch框架实现了一个支持量化的轻量化UNet模型。下面逐模块介绍其设计思路。