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单视图深度中的不确定性与自监督
量化监督式单视图深度的不确定性的贝叶斯深度神经网络，通过光照作为单视图自我监督信号，提出了一种仅需 RGB 图像和内窥镜的几何和光度校准的完全自我监督方法。
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16 days ago
内窥镜视觉里程计的高效领域自适应
提出了一种用于内窥镜视觉测距的高效神经风格转换框架，将术前规划领域与术中真实领域进行培训信息的域适应，以在不到五分钟的时间内压缩从术前规划到测试阶段的时间，并通过利用术前先验信息在训练模块中仅使用有限数量的真实图像来大大缩短训练时间。在测试
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4 months ago
FD-Vision Mamba 针对内窥镜曝光校正
基于频域的网络（FDVM-Net）通过重建内窥镜图像的频域，在高质量图像暴露校正方面取得了良好效果。
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5 months ago
溃疡性结肠炎 Mayo 内镜评分分类的主动学习和生成数据增强
通过使用小型真实内窥镜图像数据集训练，生成大量合成样本，然后使用主动学习方法选择最有信息量的样本进行分类器训练的主动学习基于生成扩增方法，在公开可用的内窥镜图像数据集上展示了该方法的有效性，结果显示使用合成样本与主动学习相结合相比只使用原始
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8 months ago
轻量级内窥镜深度估计与 CNN-Transformer 编码器
我们在内窥镜成像中解决了准确性和鲁棒性方面的关键挑战，特别强调了实时推断和反射的影响。我们提出了一种创新的轻量级解决方案，通过整合卷积神经网络（CNN）和 Transformer 来预测多尺度深度图。我们的方法包括优化网络架构，引入多尺度膨
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a year ago
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