MAC-VO

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MAC-VO 是一套基于学习的立体视觉里程计系统，从双目图像流中估计相机运动。它的前端学习出逐帧协方差，后端则用位姿图优化，这种明确建模不确定性的设计直接拿下了 ICRA 2025 最佳论文奖。仓库里备有预训练权重、Docker 与 ROS-2 的整合方式、逐序列配置文件，还附带稠密建图功能，以及一个混合精度快速模式，在 480x640 分辨率下大约能跑到 12 帧每秒。想要复现成果，你可以在官方提供的演示序列上跑通评估和绘图脚本，这些脚本专门用来分析轨迹误差。对正在搭建或调优 SLAM 管线的工程师来说，这算是一份研究性质的代码，谈不上开箱即用的产品；但它的扩展文档写得很扎实，如果你打算自己做基于学习的里程计，从这里起步会省不少力气。