STU-Net

14亿参数医学分割大模型,预训练即拿高分

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 4 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 118
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型,Apache-2.0许可,可免费使用和部署。

项目预览

STU-Net 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队openmedlab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型,Apache-2.0许可,可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
技术栈/模型foundation-models,medical-image-segmentation,pretrained-models
GitHub 星标★ 118
上线时间2023-06-15 00:00:00
代码更新2023-06-26
仓库体积310 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

STU-Net 是一个基于大规模预训练的医学图像分割模型,参数量达 14 亿,是目前已知最大的医学分割模型。它利用超过 10 万个标注的公开数据集进行训练,旨在解决医学图像分割任务中模型泛化能力不足、标注数据稀缺等问题。STU-Net 的核心能力包括高精度的分割性能、强大的迁移学习能力,以及支持多种医学影像模态(如 CT、MRI 等)。通过大规模预训练,模型能够学习到丰富的解剖结构特征,从而在多个下游任务上取得优异表现。该模型基于 U-Net 架构进行扩展,采用可扩展的卷积模块设计,支持从基础到超大的多种模型规模,用户可根据计算资源灵活选择。STU-Net 的发布为医学图像分析领域提供了一个强大的基础模型,有望推动相关研究和临床应用的发展。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 118

核心亮点

  • 参数量达1.4B,是已知最大的医学分割模型,表征能力强
  • 基于超10万标注的大规模数据集预训练,泛化性好
  • 提供多种规模配置,适应不同计算资源需求

不足之处

  • 模型体积大,推理和训练资源要求高
  • 文档和社区生态尚不完善,待观察

适用场景

  • 医学影像精准分割(CT、MRI等)
  • 小样本医学分割任务的迁移学习
  • 多器官分割等复杂结构分析

替代项目

nnU-Net、MedNeXt、Swin UNETR

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