论文解读：SSIO 与 IMUDINO，自监督惯性感知的两种老师
本文解读了两篇关于自监督惯性感知的论文SSIO和IMUDINO。SSIO通过物理约束将标签'算'出来，专注于惯性里程计任务；IMUDINO通过数据增广将标签'造'出来，旨在学习通用惯性表示。两篇论文在目标、监督方法、网络架构、数据使用和开源程度等方面存在显著差异，但都展示了无标注IMU数据训练的潜力。
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