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跨模态检索的基于样本的条件不确定性量化

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内容提要

该研究提出了一种轻量级的不确定性估计器，能够预测多模态的不确定性界限，特别适用于视觉里程计。该方法通过稳健的不确定性估计和基于光流的推理，减少预测误差 2-3 倍，始终优于传统的深度学习方法。

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标签

不确定性估计器 光流 深度学习方法 视觉里程计 预测误差
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