UltraLight VM-UNet: Parallel Vision Mamba Significantly Reduces Parameters for Skin Lesion Segmentation

📄 arXiv: 2403.20035v3 📥 PDF

作者: Renkai Wu, Yinghao Liu, Pengchen Liang, Qing Chang

分类: eess.IV, cs.CV

发布日期: 2024-03-29 (更新: 2024-04-24)

期刊: Patterns. 2025

DOI: 10.1016/j.patter.2025.101298

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出UltraLight VM-UNet以解决皮肤病变分割中的参数冗余问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 皮肤病变分割 轻量级模型 并行处理 Mamba模型 计算资源优化 医疗影像分析 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的皮肤病变分割模型通常通过增加复杂模块来提升性能，但这在资源受限的医疗设备上并不适用。
  2. 本文提出了一种新的UltraLight VM-UNet模型，采用并行处理特征的方法PVM Layer，以降低计算负载。
  3. 实验结果显示，UltraLight VM-UNet在多个数据集上表现出色，参数量仅为0.049M，GFLOPs为0.060，具有强竞争力。

📝 摘要（中文）

传统上，为了提高模型的分割性能，大多数方法倾向于增加复杂模块。然而，这种方法在医疗领域尤其不适合，因为计算负载较大的模型不适合实际临床环境。本文深入探讨了Mamba模型中参数影响的关键因素，并提出了一种基于此的UltraLight Vision Mamba UNet（UltraLight VM-UNet）。我们提出了一种并行处理特征的方法PVM Layer，在保持处理通道数不变的同时，实现了最低的计算负载和优异的性能。实验结果表明，UltraLight VM-UNet在三个皮肤病变公共数据集上表现出与参数仅为0.049M和GFLOPs为0.060的其他轻量级模型相当的竞争力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有皮肤病变分割模型在计算资源受限环境下的参数冗余问题。传统方法通过增加复杂模块来提升性能，但在移动医疗设备上难以应用。

核心思路：论文提出的UltraLight VM-UNet通过引入PVM Layer，采用并行处理特征的方式，旨在降低计算负载，同时保持处理通道数不变，从而实现高效的分割性能。

技术框架：UltraLight VM-UNet的整体架构包括输入层、PVM Layer、特征提取模块和输出层。PVM Layer是核心模块，负责并行处理特征，优化计算效率。

关键创新：最重要的创新在于PVM Layer的设计，它使得模型在保持较低参数量的同时，依然能够实现与传统模型相当的性能，突破了以往模型对计算资源的依赖。

关键设计：在模型设计中，参数设置经过精细调整，损失函数采用了适合分割任务的形式，网络结构则通过简化和优化，使得计算复杂度显著降低。具体参数如0.049M的模型大小和0.060的GFLOPs为其性能提供了保障。

📊 实验亮点

实验结果表明，UltraLight VM-UNet在三个皮肤病变公共数据集上表现出色，参数量仅为0.049M，GFLOPs为0.060，显示出与其他轻量级模型相当的性能竞争力，验证了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括移动医疗设备、远程医疗和智能诊断系统。UltraLight VM-UNet的轻量化特性使其能够在资源受限的环境中高效运行，具有广泛的实际价值和未来影响，能够推动医疗影像分析的普及与应用。

📄 摘要（原文）

Traditionally for improving the segmentation performance of models, most approaches prefer to use adding more complex modules. And this is not suitable for the medical field, especially for mobile medical devices, where computationally loaded models are not suitable for real clinical environments due to computational resource constraints. Recently, state-space models (SSMs), represented by Mamba, have become a strong competitor to traditional CNNs and Transformers. In this paper, we deeply explore the key elements of parameter influence in Mamba and propose an UltraLight Vision Mamba UNet (UltraLight VM-UNet) based on this. Specifically, we propose a method for processing features in parallel Vision Mamba, named PVM Layer, which achieves excellent performance with the lowest computational load while keeping the overall number of processing channels constant. We conducted comparisons and ablation experiments with several state-of-the-art lightweight models on three skin lesion public datasets and demonstrated that the UltraLight VM-UNet exhibits the same strong performance competitiveness with parameters of only 0.049M and GFLOPs of 0.060. In addition, this study deeply explores the key elements of parameter influence in Mamba, which will lay a theoretical foundation for Mamba to possibly become a new mainstream module for lightweighting in the future. The code is available from https://github.com/wurenkai/UltraLight-VM-UNet .