使用层次和场景的基于查询的全球图像地理定位

CVPRMar, 2023

使用层次和场景的基于查询的全球图像地理定位

Where We Are and What We're Looking At: Query Based Worldwide Image Geo-localization Using Hierarchies and Scenes

Brandon Clark, Alec Kerrigan, Parth Parag Kulkarni, Vicente Vivanco Cepeda, Mubarak Shah

TL;DR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。

Abstract

Determining the exact latitude and longitude that a photo was taken is a useful and widely applicable task, yet it remains exceptionally difficult despite the accelerated progress of other computer vision tasks. Most previous approaches have opted to learn a single representation of query images, which are then classified at different levels of geographic gr

geographic hierarchies cross-attention transformer-based architecture visual scenes geo-localization

发现论文，激发创造

基于层级注意力融合的地理定位

该论文提出了一种基于层次化注意力融合网络和多尺度特征的 2D 图像检索方法，通过自监督训练控制特征强调的权重，实现了对地理定位场景的精确定位。实验结果表明，该方法优于现有的最先进方法。

Feb, 2021

世界上这张图片是在哪里？基于 Transformer 的野外地理定位

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

利用航空参考图像进行广域图像地理定位

本文旨在使用卷积神经网络来解决跨视角图像地理定位的问题，并介绍了用于地面图像和航拍图像的特征表示，并提出一种融合多个空间尺度提取的特征的网络架构，并通过实验表明其比现有方法更为优越。

Oct, 2015

CurriculumLoc: 通过多阶段改进增强跨领域地理定位

视觉地理定位方法的多阶段课程学习以及全局和局部特征的关键点检测、描述和位置调整使其成为一种实用的视觉地理定位解决方案，取得了高召回率的好成绩。

Nov, 2023

视觉定位的分层场景坐标分类和回归

本研究提出了一种新的基于层次场景坐标网络的方法，用于从单个 RGB 图像中逐步预测像素场景坐标，并在单幅图像中取得了新的最佳单色彩 RGB 定位性能，同时也减小了性能差距。

Sep, 2019

深度学习时代的 IM2GPS 重访

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

城市环境下的跨视角图像匹配用于地理定位

本文基于深度卷积神经网络，提出了一个新的框架，用于跨视角图像地理定位，包括 Faster R-CNN 和 Siamese 网络，并将其在一个新的数据集上进行了评估，结果表明该方法比其他方法具有更好的定位精度，并能够推广到未见过的位置。

Mar, 2017

可解释的语义化照片地理定位

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

HSCNet++：基于 Transformer 的分层场景坐标分类和回归用于视觉定位

本文提出了一种新的 Hierarchical Scene Coordinate 网络，可以在一个像素级的场景坐标的预测中，以逐层递进地方式执行粗到细的预测，这种新方法在单图像定位方面表现出较好的性能，并在 7-Scenes，12 Scenes，Cambridge Landmarks 数据集和室内场景数据集上创下了新的最佳表现。

May, 2023

基于图像的地理定位通过地面到 2.5D 地图匹配

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