介绍了使用语义分割和特征分析方法来提高星球级照片定位准确性和可解释性。

Apr, 2021

本文提出了一种混合分类 - 检索方案，其中利用 EfficientNet 架构将图像分配到特定的地理单元，并使用训练有素的残差架构将输入图像映射到一个嵌入空间，以最小化相同位置图像的配对测地线距离，然后将两个模块与空间聚类方案相结合，通过搜索 - 单元内的聚合确定最终位置估计。结果表明，该方法的性能非常竞争，在 4 个公共数据集上均能取得新的最优表现。

May, 2021

本文系统考察了在细粒度图像分类中，如何利用地理位置信息来提高分类准确性，通过发布两个带有地理位置信息的数据集，实验结果表明，使用地理位置信息可以将模型的准确性从 70.1% 提高到 79.0%。研究还发现，针对资源有限的模型，建议使用特征调节模型，可以将模型准确性从 59.6% 提高到 72.2%。

Jun, 2019

该篇论文研究了如何通过使用人类编写的指南书中的知识来改善地理定位任务，并提出了一种通过使用 StreetView 图像数据集和 GeoGuessr 的文本指南进行地理定位的方法，该方法可以通过从指南书中自动提取的线索来预测每张图像的国家，并使用伪标签来监督地学习，明显优于现有的只使用图像的地理定位方法。

Nov, 2022

本文提出了 TransLocator，这是一种基于双分支 Transformer 网络的方法，使用单一 RGB 图像和其语义分割图像进行地理定位和场景识别的多任务学习，其在四个基准数据集上均获得了比现有方法高的准确度。

Apr, 2022

通过自监督学习图像的区域相似性，实现了对具有潜在难度的正面图像及其子区域的充分探索，并且在训练和推理中没有额外的参数或手动注释，能够有效地处理当前现有管道中的训练瓶颈

Jun, 2020

本文采用卷积神经网络以及深度学习方法，通过对地球表面进行多尺度地理单元的细分，结合图像中的地标、天气模式、植被、道路标记和建筑细节等线索，利用海量地理标记图像进行分类，建立了一个名为 PlaNet 的模型，旨在通过照片图像实现定位识别，并结合长短时记忆神经网络，提高模型识别不确定图片的地理定位准确率。

Feb, 2016

本文提出了将深度图像分类方法与原始的 Im2GPS 方法相结合，同时应用核密度估计来估计查询图片的地理位置，结果表明使用分类损失的网络训练比其他典型用于检索应用的深度特征学习方法（如对比学习和三元组损失的同构网络）表现更好，提高了地理定位的准确性并且需要更少的训练数据。

May, 2017

利用多模态语言模型，我们系统评估其图片地理定位能力，并通过新的图像数据集和全面的评估框架进行训练及非训练的评估。结果表明，闭源模型展示出更好的地理定位能力，而开源模型通过微调可达到相当的性能。

May, 2024

提出了一种称为组合划分的简单但有效的算法，该算法通过相交多个粗粒度分割地球的分割方式，生成大量细粒度的输出类，使我们能够在细粒度上预测位置，同时为每个类别保持足够的训练示例。该算法在多个基准数据集上实现了最先进的位置识别性能。

Aug, 2018