ORB-SfMLearner：基于ORB指导的自监督视觉里程计与选择性在线适应

 原文中文，约2600字，阅读约需7分钟。发表于：。

本研究针对深度视觉里程计在准确性和泛化能力方面的局限性，提出了一种名为ORB-SfMLearner的自监督视觉里程计方法，利用ORB特征进行自我运动估计，从而提高结果的稳健性和准确性。通过引入交叉注意力机制，该方法不仅提升了PoseNet的可解释性，还显示了车辆行驶方向可以通过注意力权重被解释，实验结果表明其在KITTI和vKITTI数据集上的表现优于现有的深度视觉里程计方法。

本研究提出了一种名为ORB-SfMLearner的自监督视觉里程计方法，利用ORB特征进行自我运动估计，提高结果的稳健性和准确性。该方法在KITTI和vKITTI数据集上的表现优于现有的深度视觉里程计方法。

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