arXiv 2026年10月6日作者提出 FloVMos，一个基于光流的深度学习视频拼接框架，通过从已有大视场拼图或原始视频自动生成带真值形变场的合成训练数据来微调光流网络，从而适配不同成像模态；在反射共聚焦显微镜、开顶光片显微镜、胎儿镜、腹腔镜、皮肤镜、稀疏光谱显微内镜和內视镜七种模态上，FloVMos 在精度、鲁棒性和速度上均优于 Parallax、APAP 和 AVM 三种基线，特征点距离平均误差约为视场的 0.5%，1 MP 图像处理速度约十帧每秒。作者提出 FloVMos，一个基于光流的深度学习视频拼接框架，通过从已有大视场拼图或原始视频自动生成带真值形变场的合成训练数据来微调光流网络，从而适配不同成像模态；在反射共聚焦显微镜、开顶光片显微镜、胎儿镜、腹腔镜、皮肤镜、稀疏光谱显微内镜和內视镜七种模态上，FloVMos 在精度、鲁棒性和速度上均优于 Parallax、APAP 和 AVM 三种基线，特征点距离平均误差约为视场的 0.5%，1 MP 图像处理速度约十帧每秒。FloVMos 用合成数据微调光流网络，在七种医学影像模态上实现实时视频拼接并优于三种基线作者提出 FloVMos，一个基于光流的深度学习视频拼接框架，通过从已有大视场拼图或原始视频自动生成带真值形变场的合成训练数据来微调光流网络，从而适配不同成像模态；在反射共聚焦显微镜、开顶光片显微镜、胎儿镜、腹腔镜、皮肤镜、稀疏光谱显微内镜和內视镜七种模态上，FloVMos 在精度、鲁棒性和速度上均优于 Parallax、APAP 和 AVM 三种基线，特征点距离平均误差约为视场的 0.5%，1 MP 图像处理速度约十帧每秒。作者提出 FloVMos，一个基于光流的深度学习视频拼接框架，通过从已有大视场拼图或原始视频自动生成带真值形变场的合成训练数据来微调光流网络，从而适配不同成像模态；在反射共聚焦显微镜、开顶光片显微镜、胎儿镜、腹腔镜、皮肤镜、稀疏光谱显微内镜和內视镜七种模态上，FloVMos 在精度、鲁棒性和速度上均优于 Parallax、APAP 和 AVM 三种基线，特征点距离平均误差约为视场的 0.5%，1 MP 图像处理速度约十帧每秒。