PanORama：操作室内多视图一致全景分割
计算机视觉与模式识别
2026-03-23 v1
摘要
操作室（OR）是杂乱、动态、高度遮蔽的环境，可靠的空间理解对于在复杂手术工作流程期间的情境意识至关重要。在稀疏多视图图像中实现全景分割的空间理解面临根本性挑战，因为单个视角的可见性有限常导致跨摄像头的误预测。为此，我们引入 PanORama，该系统是首个实现操作室全景分割且具备多视图一致性的方案。通过在 backbone 内部以单次前向传播方式对跨视图交互进行特征层面的建模，视图一致性直接产生而无需后处理细化。在 MM-OR 和 4D-OR 数据集上进行评估，实现了超过 70% 的全景质量（PQ），并优于之前的最先进技术。重要的是，PanORama 无需校准，不需要任何相机参数，能够在推理时对未见过的相机视点在任意多视图配置中进行泛化。通过显著增强多视图分割及其随之而来的 OR 中的空间理解，我们认为该方法为手术感知和辅助开辟了新的机遇。代码将在接受后公开。
引用
@article{arxiv.2603.19920,
title = {PanORama: Multiview Consistent Panoptic Segmentation in Operating Rooms},
author = {Tuna Gürbüz and Ege Özsoy and Tony Danjun Wang and Nassir Navab},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.19920},
year = {2026}
}