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UNet模型

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  • 醫(yī)療影像實時分割：基于FPGA的UNet模型硬件加速設計

    在醫(yī)療領域，醫(yī)學影像分割技術是疾病診斷、治療規(guī)劃和手術導航等關鍵環(huán)節(jié)的重要支撐。UNet作為一種經典的卷積神經網絡架構，憑借其編碼器-解碼器結構和跳躍連接設計，在醫(yī)學影像分割任務中表現出色。然而，傳統(tǒng)的基于CPU或GPU的軟件實現方式在實時性方面存在不足，難以滿足臨床應用對快速響應的需求?，F場可編程門陣列（FPGA）憑借其高度并行性和可重構性，成為加速UNet模型推理的潛在解決方案。