DARES：通过自我监督的基础模型的矢量低秩适应来进行机器人内窥镜手术的深度估计

本研究解决了机器人辅助手术中的深度估计不足问题，提出了一种新的适应技术——矢量低秩适应（Vector-LoRA），用于在手术场景中进行自我监督的单目深度估计。研究结果表明，该方法相较于现有技术在绝对相对误差指标上提高了13.3%，显著增强了手术环境中的深度感知能力。