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。

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