本文提出了一种利用普通地面图像和低精度手机 GPS 训练地理空间深度神经网络以准确预测车辆地理位置 (纬度和经度) 的方法。我们在一个公开数据集和我们自己采集的在雾都旧金山市中心的图像上验证了该方法，结果表明模型可以在实际业务应用中足够预测质量位置，同时避免了使用地图或 SFM 模型的当今经典视觉定位或姿态估计方法所遇到的问题。

Apr, 2018

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

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

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

本文研究基于图像的地理定位问题，通过在地图上确定地面视角的查询图像。我们提出了一种新的方法，通过 2.5D 空间中的结构高度来引导跨视图匹配，并借助多模态数据学习代表性嵌入。我们构建了第一个大规模的地面到 2.5D 地图地理定位数据集来验证我们的方法，并在单图像定位和路径定位等任务上进行了广泛实验，结果表明我们的方法在定位精度和收敛速度上明显优于之前的基于 2D 地图的方法。

Aug, 2023

通过建议的方向引导训练框架，本文在无人机成像中通过层级定位，预测方向标签以支持训练，实现了高精度的地理定位，同时还可以增强卫星图像对空间的推广。

Aug, 2023

我们提出了一种基于 Transformer 的端到端架构，通过层次交叉注意力利用不同地理层次和相应的视觉场景信息来确定照片的确切纬度和经度，实现了在四个标准地理位置数据集上的最新成果，并介绍了一个更困难的测试数据集，从 Google Streetview 中覆盖整个地球，并呈现出最新的结果。

Mar, 2023

本文提出了一个选择性预测方法来解决图片适合地理定位问题，其中包括两个选型函数，能够将不可定位的图片排除预测，大大提高了城市规模的地理定位精度，使得现有的地理定位模型在实际应用中更加可靠。

Nov, 2021

本文研究了文本 grounding 的问题，提出了一种统一的框架来有效地搜索所有可能的 bounding box 提议，通过训练的模型参数作为 word-embedding，实现了空间 - 图像关系的捕捉和解释性，实验表明本方法在 Flickr 30k Entities 和 ReferItGame 数据集上的表现要好于当前最先进的方法。

Mar, 2018

本研究通过利用 GPS 坐标，探索了将位置信息与卷积神经网络相结合进行图像分类的方法，并在 Yahoo Flickr Creative Commons 100M 数据集的子集上进行了评估，证明了这种方法可以使平均精度提高近 7%。

May, 2015