本研究介绍了一种轻量级的不确定性估计器，能够预测多模态不确定性，并在视觉里程计中应用。通过自适应调整每个样本的不确定性估计，提高预测准确性。结合数据驱动学习和基于光流的推理，该方法优于传统深度学习方法。

通过对ImageNet上的多个任务进行综合评估，发现尚未实现解缠，同时揭示了在特定任务上表现出色的不确定性估计器，为从业者提供了见解，并指导未来研究。

本研究介绍了一种轻量级的不确定性估计器，结合预测和深度学习回归器，能够预测多模态不确定性界限。该方法在视觉里程计中应用，自适应地调整不确定性估计，并通过推理框架提高预测准确性，优于传统的深度学习方法。

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。

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。