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引言

在计算机视觉领域，U-Net因其优秀的性能在图像分割任务中广受欢迎。

随着模型复杂度的增加，计算资源和内存消耗也大幅上升。

本文将介绍一种改进的U-Net架构，通过引入Ghost Module来实现模型的轻量化，同时保持分割性能。

代码概述

这个实现构建了一个基于U-Net架构的图像分割网络，但用Ghost Module替换了传统的卷积层，从而减少了模型参数和计算量。主要包含以下几个关键组件：

1. Ghost Module：轻量化的卷积替代方案

2. DoubleConv：双Ghost Module组合

3. Down：下采样模块

4. Up：上采样模块

5. OutConv：输出卷积层

6. UNet：完整的网络架构

Ghost Module详解：Ghost Module是本文实现的核心创新点，它通过以下方式减少计算成本：

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