核心概念
내용: 상대적 단안 깊이 모델을 수술 시야로 전송하고 표준 감독을 향상시키는 효과적이고 간단한 방법을 제시합니다.
要約
상대적 단안 깊이 모델을 수술 시야로 전송하는 연구
표준 감독을 향상시키기 위한 시간 일관성 자가 감독 방법 소개
Meta-MED 데이터셋을 소개하고 미래 연구를 위한 강력한 기준 설정
자가 감독 방법의 효과적인 활용과 수술 시야에서의 성능 향상
다양한 데이터셋과 모델을 활용한 실험 결과와 성능 평가
표준 감독과 자가 감독 방법을 통한 모델 성능 비교
연구 결과를 통해 수술 시야에서의 깊이 추정 모델의 잠재력을 보여줌
統計
최근 MiDaS 모델은 1.4백만 개의 레이블이 지정된 이미지로 훈련됨.
Depth Anything은 1.5백만 개의 레이블이 지정된 이미지와 6200만 개의 레이블이 지정되지 않은 이미지로 훈련됨.
Meta-MED 데이터셋은 총 14,310개의 이미지로 구성됨.
引用
"우리의 방법은 표준 감독을 통해 성능을 크게 향상시키는 것을 보여줍니다."
"시간 일관성 자가 감독은 수술 시야로 전송할 때 가장 우수한 자가 감독 방법임을 입증합니다."