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DVLO：深度视觉 - LiDAR 里程计，使用局部到全局特征融合和双向结构对齐
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种自监督的LiDAR测距法SelfVoxeLO，通过使用3D卷积网络对点云数据进行特征提取，并设计了多种新颖的损失函数，引入了不确定性感知机制来减轻干扰。该方法在KITTI和Apollo-SouthBay数据集上性能优于现有无监督方法，可通过添加未标记的训练数据进一步提高性能，与有监督方法相媲美。
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关键要点
- 提出了一种自监督的LiDAR测距法SelfVoxeLO。
- 使用3D卷积网络对点云数据进行特征提取。
- 设计了多种新颖的损失函数，利用LiDAR点云的内在属性。
- 引入不确定性感知机制以减轻运动物体和噪声的干扰。
- 在KITTI和Apollo-SouthBay数据集上性能超过现有无监督方法。
- 可以通过添加未标记的训练数据进一步提高性能。
- 性能可与有监督的方法相媲美。
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