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Enhancing Bronchoscopy Depth Estimation through Synthetic-to-Real Domain Adaptation
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内容提要
本研究提出了一种迁移学习框架，通过合成数据训练并适应领域知识，解决了支气管镜图像中缺乏标记数据的问题，从而提高了真实影像的深度估计准确性。
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关键要点
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本研究提出了一种迁移学习框架，解决了支气管镜图像中缺乏标记数据的问题。
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该框架利用带深度标签的合成数据进行训练，并适应领域知识。
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通过该方法，真实支气管镜数据中的深度估计准确性显著提高。
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单目深度估计在一般成像任务中表现良好，但在支气管镜图像中的应用受到限制。
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