Revisiting model scaling with a U-net benchmark for 3D medical image segmentation
8.0
来源：
Nature
发布时间：
2025-08-14 03:11
摘要：
本文通过基准测试18种U-Net变体，探讨了3D医学图像分割中模型规模的有效性，提出较小模型在特定任务中可竞争，并提供优化建议。
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关键证据
研究表明较小模型在特定任务中表现竞争力。
提供了优化U-Net架构的实用指南。
挑战了'更大更好'的传统观念，强调任务特异性。
真实性检查
否
AI评分总结
本文通过基准测试18种U-Net变体，探讨了3D医学图像分割中模型规模的有效性，提出较小模型在特定任务中可竞争，并提供优化建议。