当前仓库的 active 主线是 2D 超声图像全监督分割,核心模型为 XNet2d。
当前实现应理解为:
CNN-Wavelet-VMamba encoder + plain U-Net skip decoder + segmentation head
其中:
XTEB2d,融合 local、wavelet 和 VMamba-style SS2D 三个分支。GroupNorm,以适配大小 batch 都可能出现的分割训练场景。frequency refine。tools/run_optimized_supervised.sh 或 python tools/train.py --config ... 启动。建议先阅读以下文档: