基于三元组一致性学习的单目内窥镜里程计估计

文章目录

  • [TCL: Triplet Consistent Learning for Odometry Estimation of Monocular Endoscope](#TCL: Triplet Consistent Learning for Odometry Estimation of Monocular Endoscope)

TCL: Triplet Consistent Learning for Odometry Estimation of Monocular Endoscope

摘要

单目图像中深度和姿态的估计对于计算机辅助导航至关重要。由于很难获得深度和姿态的真值标注,无监督训练方法在内窥镜场景中具有广阔的前景。然而,内窥镜数据集缺乏足够的视觉变化多样性,图像三元组中也频繁出现外观不一致的问题。

本文提出了一种三元组一致性学习框架(TCL),包括两个模块:几何一致性模块(GC)和外观不一致模块(AiC)。为丰富内窥镜数据集的多样性,GC模块生成合成三元组并通过特定损失函数强制实现几何一致性。为减少图像三元组中的外观不一致,AiC模块引入三元组遮蔽策略来作用于光度损失。
代码地址

方法

图1描述三元组一致性学习框架(TCL)的总体架构,包含两个模块:

  1. 几何一致性模块(GC):
  • 利用透视视图合成技术生成合成三元组
  • 通过深度一致性损失Ldc和姿态一致性损失Lpc来强制实现几何一致性
  1. 外观不一致模块(AiC):
  • 基于翘曲三元组生成三元组掩码
  • 将掩码应用于光度损失Lp,以减少外观不一致的影响

该框架可以轻松嵌入到无监督的结构从运动(SfM)方法中,无需增加额外的模型参数。这种设计旨在提高单目内窥镜里程计估计的精度,特别是在内窥镜数据集缺乏视觉变化和存在外观不一致的情况下。

实验结果




相关推荐
CoovallyAIHub3 分钟前
港大&字节重磅发布DanceGRPO:突破视觉生成RLHF瓶颈,多项任务性能提升超180%!
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub37 分钟前
英伟达ViPE重磅发布!解决3D感知难题,SLAM+深度学习完美融合(附带数据集下载地址)
深度学习·算法·计算机视觉
aneasystone本尊2 小时前
学习 Chat2Graph 的知识库服务
人工智能
IT_陈寒2 小时前
Redis 性能翻倍的 7 个冷门技巧,第 5 个大多数人都不知道!
前端·人工智能·后端
飞哥数智坊12 小时前
GPT-5-Codex 发布,Codex 正在取代 Claude
人工智能·ai编程
倔强青铜三12 小时前
苦练Python第46天:文件写入与上下文管理器
人工智能·python·面试
虫无涯13 小时前
Dify Agent + AntV 实战:从 0 到 1 打造数据可视化解决方案
人工智能
Dm_dotnet15 小时前
公益站Agent Router注册送200刀额度竟然是真的
人工智能
算家计算16 小时前
7B参数拿下30个世界第一!Hunyuan-MT-7B本地部署教程:腾讯混元开源业界首个翻译集成模型
人工智能·开源
机器之心16 小时前
LLM开源2.0大洗牌:60个出局,39个上桌,AI Coding疯魔,TensorFlow已死
人工智能·openai