論文の概要: Self-Supervised Generative Adversarial Network for Depth Estimation in Laparoscopic Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04644v1
• Date: Fri, 9 Jul 2021 19:40:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-13 16:01:33.824600
• Title: Self-Supervised Generative Adversarial Network for Depth Estimation in Laparoscopic Images
• Title（参考訳）: 腹腔鏡画像の深度推定のための自己監督型生成逆数ネットワーク
• Authors: Baoru Huang, Jianqing Zheng, Anh Nguyen, David Tuch, Kunal Vyas, Stamatia Giannarou, Daniel S. Elson
• Abstract要約: 本稿では,ジェネレーティブ・ディバイサル・ネットワークに基づく自己教師型深度推定手法であるSADepthを提案する。 エンコーダデコーダジェネレータと、トレーニング中に幾何学的制約を組み込む識別器で構成される。 2つの公開データセットの実験により、SADepthは最新の最先端の教師なし手法よりも大きなマージンで優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.996932179049978
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dense depth estimation and 3D reconstruction of a surgical scene are crucial steps in computer assisted surgery. Recent work has shown that depth estimation from a stereo images pair could be solved with convolutional neural networks. However, most recent depth estimation models were trained on datasets with per-pixel ground truth. Such data is especially rare for laparoscopic imaging, making it hard to apply supervised depth estimation to real surgical applications. To overcome this limitation, we propose SADepth, a new self-supervised depth estimation method based on Generative Adversarial Networks. It consists of an encoder-decoder generator and a discriminator to incorporate geometry constraints during training. Multi-scale outputs from the generator help to solve the local minima caused by the photometric reprojection loss, while the adversarial learning improves the framework generation quality. Extensive experiments on two public datasets show that SADepth outperforms recent state-of-the-art unsupervised methods by a large margin, and reduces the gap between supervised and unsupervised depth estimation in laparoscopic images.
• Abstract（参考訳）: 手術シーンの深度推定と3次元再構成は,コンピュータ支援手術における重要なステップである。 近年の研究では、畳み込みニューラルネットワークによってステレオ画像ペアから深度を推定できることが示されている。 しかし、最近の深度推定モデルは、ピクセル単位の基底真理を持つデータセットで訓練された。 このようなデータは腹腔鏡画像では特に稀であり、実際の外科的応用に教師付き深度推定を適用することは困難である。 この制限を克服するために,生成逆ネットワークに基づく自己教師型深度推定手法であるSADepthを提案する。 エンコーダデコーダジェネレータと、トレーニング中に幾何学的制約を組み込む識別器で構成される。 生成装置からのマルチスケール出力は、光度再投射損失による局所的なミニマを解くのに役立ち、対向学習はフレームワーク生成品質を改善する。 2つの公開データセットに対する大規模な実験により、SADepthは最新の最先端の教師なし手法を大きなマージンで上回り、腹腔鏡画像における教師なしと教師なしの深さ推定のギャップを減らしている。

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