基于仿真到真实迁移的内窥镜深度估计
图像与视频处理
2021-12-28 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
为有效使用导航系统，距离信息传感器如深度传感器必不可少。由于深度传感器难以在内窥镜中使用，许多团队提出了使用卷积神经网络的方法。本文中，通过CT结肠成像分割的结肠模型进行内窥镜仿真，生成深度图像与内窥镜图像的地面真值。使用cycleGAN对内窥镜图像采用仿真到真实（sim-to-real）方法可创建照片级真实感仿真图像。通过训练所生成的数据集，我们提出一种定量内窥镜深度估计网络。所提方法相比现有基于无监督训练的结果表现出更优的评估分数。
引用
@article{arxiv.2112.13595,
title = {Depth estimation of endoscopy using sim-to-real transfer},
author = {Bong Hyuk Jeong and Hang Keun Kim and Young Don Son},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.13595},
year = {2021}
}
备注
12 pages, 9 figures