顺应化的多模态不确定性回归和推理
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究介绍了一种轻量级的不确定性估计器，通过将符合预测与深度学习回归器相结合，能够预测多模态（不相交）的不确定性界限。我们特别讨论了它在视觉里程计中的应用，该应用中环境特征，如飞行领域的对称性和模糊和遮挡下的传感器测量，可能导致多模态不确定性。我们的模拟结果显示，在我们的框架中，不确定性估计根据具有挑战性的操作条件自适应地调整每个样本，例如明显的噪声、有限的训练数据和有限的预测模型参数大小。...
本研究提出了一种轻量级的不确定性估计器，可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，显著提高了预测准确性，模拟结果表明在具有挑战性的场景中优于传统深度学习方法，可减少预测误差2-3倍。
