概要

CFPNet-M（CFPNet-M: A Light-Weight Encoder-Decoder Based Network for Multimodal Biomedical Image Real-Time Segmentation）は、マルチモーダルな医用画像（例：網膜血管、細胞、臓器輪郭など）に対するリアルタイムセグメンテーションを目指した軽量エンコーダ–デコーダモデルの PyTorch 実装を収めたリポジトリです。README には DRIVE や ISBI 等のデータセット上での結果画像が掲載され、モデル構造や学習用スクリプト（main.py）、損失関数（loss.py）、実装ディレクトリ（CFPNetM-pytorch）が含まれています。軽量性により、臨床現場やリソース制約のあるデバイスでの運用が想定されています。

リポジトリの統計情報

スター数: 13
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 13
コミット数: 30
ファイル数: 8
メインの言語: Python

主な特徴

軽量なエンコーダ–デコーダ構造によりリアルタイム推論を重視
マルチモーダル医用画像に対応したセグメンテーション実装
PyTorch ベースの実装と学習スクリプト（main.py）、カスタム損失（loss.py）を含む
README に評価結果（Drive, ISBI 等）の可視化画像を掲載

技術的なポイント

本リポジトリは「軽量性」と「リアルタイム性」を念頭に置いた設計が核です。CFPNet-M の実装は CFPNetM-pytorch ディレクトリに収められており、エンコーダで有効な特徴を圧縮・抽出し、デコーダで高解像度の予測マップへ復元する典型的な U-Net スタイルの流れを踏襲していることが想定されます。モデルの軽量化はパラメータ削減や計算コストの低下を目的とした設計（例えば効率的な畳み込みブロック、チャネル削減、スキップ接続の有効活用など）によって達成されている可能性が高く、実際の推論速度と精度のトレードオフを実務的に最適化することが狙いです。

loss.py が含まれていることから、セグメンテーション向けの損失（Dice 損失、交差エントロピー、あるいはこれらの組み合わせ）が実装され、クラス不均衡や境界精度の向上を目指す工夫が図られていると考えられます。main.py は学習と評価のエントリポイントで、データローダ、ハイパーパラメータ、学習ループ、検証・保存処理がまとめられている典型的な構成です。README の結果図（Drive/ISBI 等）から、多様な画像モダリティでの汎化性能評価や可視化コードが含まれていることがうかがえます。

総じて、CFPNet-M は臨床応用や組み込み用途を見据えた軽量なネットワーク設計と実験フロー（訓練・損失定義・評価）がワンパッケージで提供されており、研究のプロトタイピングや現場での高速セグメンテーション実装の出発点として有用です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

CFPNetM-pytorch: dir
README.md: file
pycache: dir
loss.py: file
main.py: file

…他 3 ファイル

（CFPNetM-pytorch 配下にモデル実装、ユーティリティ、データ処理がまとまっている想定です）

まとめ

軽量で実用性を重視した医用画像セグメンテーションの PyTorch 実装。研究・プロトタイプに適する良好な出発点です（約50字）。

リポジトリ情報：

名前: cfpnet
説明: CFPNet-M: A Light-Weight Encoder-Decoder Based Network for Multimodal Biomedical Image Real-Time Segmentation
スター数: 13
言語: Python
URL: https://github.com/TrimanRanvir/cfpnet
オーナー: TrimanRanvir
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/214854707?v=4

READMEの抜粋：

CFPNet-M: A Light-Weight Encoder-Decoder Based Network for Multimodal Biomedical Image Real-Time Segmentation

CFPNet-M：軽量マルチモーダル医用画像リアルタイムセグメンテーション