DeepKalPose: 深度学习增强的卡尔曼滤波器用于时态一致单目车辆位姿估计
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。DeepKalPose 是一种通过使用基于深度学习的卡尔曼滤波器来增强视频中的单目车辆姿态估计的时间一致性的新方法，它通过整合双向卡尔曼滤波策略、可学习的运动模型以及表示复杂运动模式的方式，显著提高了在各种条件下车辆姿态的准确性和鲁棒性，特别是对于遮挡或远离的车辆。在 KITTI 数据集上的实验证实了 DeepKalPose 在姿态准确性和时间一致性方面优于现有方法。
DeepKalPose是一种新方法，通过使用基于深度学习的卡尔曼滤波器来增强视频中的单目车辆姿态估计。它整合了双向卡尔曼滤波策略、可学习的运动模型和表示复杂运动模式的方式，提高了车辆姿态的准确性和鲁棒性。在KITTI数据集上的实验证实了DeepKalPose的优越性。
