論文の概要: Generalizable Self-supervised Monocular Depth Estimation with Mixture of Low-Rank Experts for Diverse Endoscopic Scenes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01206v1
- Date: Mon, 01 Sep 2025 07:45:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.582108
- Title: Generalizable Self-supervised Monocular Depth Estimation with Mixture of Low-Rank Experts for Diverse Endoscopic Scenes
- Title（参考訳）: 横型内視鏡シーンにおける低ランクエキスパートの混合による総括的自己監督型単眼深度推定
- Authors: Liangjing Shao, Benshuang Chen, Chenkang Du, Xueli Liu, Xinrong Chen,
- Abstract要約: 様々な内視鏡シーンにおける単眼深度推定のための自己監督型フレームワークを提案する。
提案手法は, 最小侵襲計測および手術において, 正確な内視鏡的知覚に寄与する可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9727779638306484
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Self-supervised monocular depth estimation is a significant task for low-cost and efficient three-dimensional scene perception in endoscopy. The variety of illumination conditions and scene features is still the primary challenge for generalizable depth estimation in endoscopic scenes. In this work, a self-supervised framework is proposed for monocular depth estimation in various endoscopy. Firstly, due to various features in endoscopic scenes with different tissues, a novel block-wise mixture of dynamic low-rank experts is proposed to efficiently finetuning the foundation model for endoscopic depth estimation. In the proposed module, based on the input feature, different experts with a small amount of trainable parameters are adaptively selected for weighted inference, from various mixture of low-rank experts which are allocated based on the training quality of each block. Moreover, a novel self-supervised training framework is proposed to jointly cope with the inconsistency of brightness and reflectance. The proposed method outperform state-of-the-art works on both realistic and simulated endoscopic datasets. Furthermore, the proposed network also achieves the best generalization based on zero-shot depth estimation on diverse endoscopic scenes. The proposed method could contribute to accurate endoscopic perception for minimally invasive measurement and surgery. The code will be released upon acceptance, while the demo video can be found on here: https://endo-gede.netlify.app/.
- Abstract（参考訳）: 自己監督型単眼深度推定は内視鏡における低コストで効率的な3次元シーン認識のための重要な課題である。
様々な照明条件とシーンの特徴が、内視鏡的シーンにおける一般化可能な深さ推定の最大の課題である。
本研究では,種々の内視鏡における単分子深度推定のための自己監督型フレームワークを提案する。
まず, 異なる組織を有する内視鏡的シーンの様々な特徴から, 動的低ランクの専門家によるブロックワイドな混合が提案され, 内視鏡的深度推定の基礎モデルを効率的に微調整する。
提案モジュールは,入力特徴に基づいて,各ブロックのトレーニング品質に基づいて,各ブロックのトレーニング品質に基づいて割り当てられる各種の低ランク専門家から,少量のトレーニング可能なパラメータを持つ異なる専門家を適応的に重み付き推論に選択する。
さらに,明るさと反射率の不整合に対処するために,新たな自己指導型トレーニングフレームワークを提案する。
提案手法は,現実的およびシミュレートされた内視鏡的データセットの両面において,最先端の作業よりも優れている。
さらに,多様な内視鏡シーンのゼロショット深度推定にもとづいて,最適な一般化を実現している。
提案手法は, 最小侵襲計測および手術において, 正確な内視鏡的知覚に寄与する可能性がある。
コードは受理時にリリースされ、デモビデオはこちらで見ることができる。
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