In dieser Studie behandeln wir die kritische Herausforderung, Geschwindigkeit und Genauigkeit bei gleichzeitiger Erklärbarkeit in visuellen Odometriesystemen (VO) ausgewogen zu gestalten, was einen zentralen Aspekt im Bereich der autonomen Navigation und Robotik darstellt. Traditionelle VO-Systeme leiden oft unter einem Kompromiss zwischen rechnerischer Geschwindigkeit und Präzision der Pose-Schätzung. Um dieses Problem anzugehen, stellen wir ein innovatives System vor, das traditionelle VO-Methoden synergistisch mit einem speziell angepassten vollständig verbundenen Netzwerk (FCN) kombiniert. Unser Ansatz zeichnet sich dadurch aus, dass er jede Freiheitsgrad innerhalb des FCN unabhängig verarbeitet und dabei einen starken Fokus auf kausale Inferenz legt, um die Erklärbarkeit zu verbessern. Dadurch wird eine detaillierte und präzise Bewertung des relativen Pose-Fehlers (RPE) über verschiedene Freiheitsgrade hinweg ermöglicht und ein umfassenderes Verständnis der Parametervariationen sowie der Bewegungsdynamik in unterschiedlichen Umgebungen ermöglicht. Besonders hervorzuheben ist, dass unser System eine bemerkenswerte Steigerung der Verarbeitungsgeschwindigkeit erreicht, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen. In bestimmten Szenarien gelingt es, die Root Mean Square Error (RMSE) um bis zu 5 % zu senken, was seine Fähigkeit unterstreicht, die seit langem bestehende Lücke zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit in der VO-Forschung effektiv zu schließen. Dieser Fortschritt stellt einen bedeutenden Schritt vorwärts bei der Entwicklung effizienterer und zuverlässigerer VO-Systeme dar, die weitreichende Anwendungen in der Echtzeit-Navigation und Robotersystemen ermöglichen.