面向泌尿外科手术机器人的零样本视觉去雾
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。该研究针对泌尿外科手术机器人在液体环境中因气泡雾化而导致的视觉障碍问题,提出了一种无监督零样本去雾方法(RSF-Dehaze)。关键创新在于引入区域相似性填充模块(RSFM),显著改善模糊区域组织的恢复效果,并首次建立了公开的泌尿外科手术机器人去雾数据集(USRobot-Dehaze),为未来的视觉算法研究提供了宝贵数据。通过与20种经典及先进去雾算法的比较实验,验证了该方法在多种手术场景中...
本文介绍了GraSP数据集,专注于前列腺切除手术的多层次理解。通过TAPIS模型结合视频特征和器械分割,实现手术阶段和步骤识别。实验验证了TAPIS在短期任务中的优越性,证明了数据集的可靠性,为内窥镜视觉领域提供了新框架。