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。
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