用于内窥镜图像匹配的自监督对比嵌入适应

本文可能提出了一种新方法，使用自监督学习技术来改进内窥镜图像的匹配。重点在于调整图像嵌入，即图像的数值表示，以更好地促进匹配任务。使用“对比嵌入适应”表明该方法旨在学习表示，其中相似的图像在嵌入空间中更靠近，而不同的图像则更远离。“自监督”方面意味着该方法不依赖于手动标记的数据，这使其具有更大的可扩展性，并适用于更广泛的内窥镜图像数据集。

• •该研究侧重于改进内窥镜图像匹配。
• •它利用自监督学习，可能减少对标记数据的需求。
• •核心技术涉及调整图像嵌入以获得更好的匹配性能。