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嵌套残差网络：一种基于视觉的方法来检测插入式伽马探头的感应区域
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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
我们提出了一种结合卷积神经网络和Transformer的轻量级解决方案，优化内窥镜成像的深度图预测，提升实时推断的准确性和鲁棒性，以提高腹腔镜手术的效率和安全性。
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关键要点
- 提出了一种结合卷积神经网络和Transformer的轻量级解决方案。
- 解决了内窥镜成像中的准确性和鲁棒性挑战，特别是实时推断和反射的影响。
- 通过整合CNN和Transformer来预测多尺度深度图。
- 优化网络架构，引入多尺度膨胀卷积和多通道注意机制。
- 引入统计置信度边界掩模，以最小化反射区域的影响。
- 提出新颖的复杂度评估指标，考虑网络参数大小、浮点操作和推断帧率。
- 研究旨在提高腹腔镜手术的效率和安全性。
- 对方法进行了全面评估，并与现有解决方案进行了比较。
- 结果表明，方法在保持轻量级的同时确保了深度估计的准确性。
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