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面向全参数与高效参数自学习的内窥镜相机深度估计
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内容提要
本研究提出了一种新的学习框架，解决了内窥镜深度估计中参数适应性不足的问题。该框架能适应多种子空间，显著提升性能。在SCARED数据集上的实验中，性能提升了4.1%到10.2%。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的学习框架，解决了内窥镜深度估计中参数适应性不足的问题。
- 该框架能够适应多种子空间，显著提升性能。
- 在SCARED数据集上的实验中，性能提升幅度达到4.1%到10.2%。
- 研究解决了当前内窥镜深度估计领域中参数适应方法的不足，限制了参数搜索并影响了训练动态。
- 提出的学习框架包括全参数与高效参数的设计。
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