遮挡下精度增15%
面向遮挡手术场景的无监督运动估计网络，同时估计组织与器械运动，无需真实光流标注。
边桂彬 · Li, Zhang · He, Chen · 李振 · Pan, Fu · Wen-Qian, Yue · Yu-Wen, Luo · Pei-Cong, Ge · 刘卫朋
IEEE Transactions on Medical Imaging 2023
不需要真实手术视频的逐像素光流标注，直接用未标注的术中图像训练，绕开了标注成本高的难题。
通过分割子网络无监督地估计器械分割图，获得遮挡区域，从而提升双运动估计的精度，在两个数据集的测试中误差低于2.2像素。
混合自监督策略配合遮挡补全，能够恢复被器械遮挡的组织区域，让运动估计更有依据。