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学习高效适应基础模型进行自监督内窥镜三维场景重建
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了Endo3DAC框架，针对内窥镜深度估计和三维场景重建中的自监督学习，填补了医疗领域基础模型适应策略的空白。通过冻结基础模型并训练新设计的GDV-LoRA，显著提升了深度和姿态估计的效果。
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关键要点
- 本研究提出了Endo3DAC框架，专注于内窥镜深度估计和三维场景重建中的自监督学习。
- Endo3DAC框架填补了医疗领域基础模型适应策略的空白。
- 通过冻结基础模型并训练新设计的GDV-LoRA，显著提升了深度和姿态估计的效果。
- 该框架在保持训练效率的同时，取得了显著的性能提升。
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