論文の概要: SMUDLP: Self-Teaching Multi-Frame Unsupervised Endoscopic Depth Estimation with Learnable Patchmatch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15034v1
• Date: Mon, 30 May 2022 12:11:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 17:03:25.601423
• Title: SMUDLP: Self-Teaching Multi-Frame Unsupervised Endoscopic Depth Estimation with Learnable Patchmatch
• Title（参考訳）: SMUDLP:学習型パッチマッチを用いたマルチフレーム非教師付き内視鏡深度推定
• Authors: Shuwei Shao, Zhongcai Pei, Weihai Chen, Xingming Wu, Zhong Liu, Zhengguo Li
• Abstract要約: 教師なし単分子深度推定モデルは、訓練期間中に隣接するフレームを監視信号として利用する。 時間的相関フレームは、手術ナビゲーションなどの多くの臨床応用のために、推論時にも利用可能である。 SMUDLPは,多フレーム単眼の内視鏡的深度推定のための,新規かつ教師なしのパラダイムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.35009126980672
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised monocular trained depth estimation models make use of adjacent frames as a supervisory signal during the training phase. However, temporally correlated frames are also available at inference time for many clinical applications, e.g., surgical navigation. The vast majority of monocular systems do not exploit this valuable signal that could be deployed to enhance the depth estimates. Those that do, achieve only limited gains due to the unique challenges in endoscopic scenes, such as low and homogeneous textures and inter-frame brightness fluctuations. In this work, we present SMUDLP, a novel and unsupervised paradigm for multi-frame monocular endoscopic depth estimation. The SMUDLP integrates a learnable patchmatch module to adaptively increase the discriminative ability in low-texture and homogeneous-texture regions, and enforces cross-teaching and self-teaching consistencies to provide efficacious regularizations towards brightness fluctuations. Our detailed experiments on both SCARED and Hamlyn datasets indicate that the SMUDLP exceeds state-of-the-art competitors by a large margin, including those that use single or multiple frames at inference time. The source code and trained models will be publicly available upon the acceptance.
• Abstract（参考訳）: 教師なし単眼訓練深度推定モデルは、訓練段階で隣接するフレームを監視信号として利用する。 しかし、時間的に相関したフレームは、手術ナビゲーションなどの多くの臨床応用のために、推論時にも利用可能である。 大部分の単眼系は、深さの推定を強化するために展開できるこの貴重な信号を使用しない。 そのため、低均質なテクスチャやフレーム間の輝度変動など、内視鏡的な場面で特有の課題があるため、限られた利益しか得られない。 本研究では,多フレーム単眼の内視鏡的深度推定のための新しい,教師なしパラダイムSMUDLPを提案する。 smudlpは学習可能なパッチマッチモジュールを統合し、低テクスチャおよび均質テクスチャ領域における識別能力を適応的に向上させ、クロスティーチングおよび自己ティーチング構成を強制し、輝度変動に対して効果的な正規化を提供する。 SCAREDとHamlynのデータセットに関する詳細な実験によると、SMUDLPは、単一のフレームまたは複数のフレームを推論時に使用するものを含め、最先端の競合よりも大きなマージンで優れている。 ソースコードとトレーニングされたモデルは、受け入れ次第公開される。

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