EndoDAC

让基础模型秒变内窥镜深度感知专家，无需标注即可用

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 10 🐛 待处理 3 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 97
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，代码公开，可自行部署使用，无收费计划。

项目预览

EndoDAC 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队BeileiCui
GitHubhttps://github.com/BeileiCui/EndoDAC
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，代码公开，可自行部署使用，无收费计划。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型adapter-learning,foundation-models,monocular-depth-estimation,self-supervised-learning
GitHub 星标★ 97
上线时间2024-02-20 00:00:00
代码更新2025-01-23
仓库体积1.5 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数12

项目介绍

EndoDAC 是一个面向内窥镜手术场景的自监督深度估计模型，发表于 MICCAI 2024。它解决了基础模型（如 DINOv2）直接应用于内窥镜图像时因域差异导致性能下降的问题，通过引入高效的适配模块，使得模型能够适应任意内窥镜相机，无需真实深度标注即可从单目视频中学习深度信息。其核心能力包括：利用自监督学习框架，结合基础模型的强大特征提取能力，通过轻量级适配器实现快速迁移；支持多种内窥镜数据（如胃镜、肠镜等），并保持实时推理性能。项目提供完整训练和评估代码，基于 Python 和 PyTorch 实现，适合医学影像分析、手术导航等研究与应用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 97

核心亮点

  • 基于 DINOv2 基础模型，特征提取能力强，适配后精度高
  • 自监督训练，无需深度标注，降低数据成本
  • 适配器设计轻量，推理速度快，适合实时手术场景

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 仅支持内窥镜场景，泛化到其他医疗影像需重新适配

适用场景

  • 内窥镜手术中的实时深度感知与导航
  • 医学影像分析研究中的自监督预训练
  • 低资源医疗环境下的深度估计模型部署

替代项目

Depth Anything、Monodepth2、EndoSLAM

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