通过设计兼容的内窥镜图像释放深度和姿态估计神经网络的能力

该研究提出了一种整合卷积神经网络和Transformer的轻量级解决方案，用于预测多尺度深度图，提高腹腔镜手术的效率和安全性。该方法包括优化网络架构、引入多尺度膨胀卷积和多通道注意机制，并引入了一种统计置信度边界掩模。该研究对该方法进行了全面评估，结果表明该方法在保持轻量级的同时确保了深度估计的准确性。