本文提出一种新的交叉视图特征传输（CVFT）技术来明确建立跨视图传输，从而促进地面图像和航空图像之间的功能对齐，实现更有意义的特征相似度比较，明显提高了交叉视图定位性能，预计该领域差异处理的关键洞察将证明在计算机视觉领域中也很有用。

Jul, 2019

本篇论文提出了一种增加地面摄像头位置和方向准确度的方法，通过估计地平线图像和卫星图像之间的相对旋转和平移，设计一种几何引导的交叉视图转换器，构建一个强大的神经姿态优化器来估计它们之间的相对旋转，通过空间相关性生成车辆位置的概率图，并明显优于现有技术。

Jul, 2023

提出了 ConGeo 方法，通过增强特征表示的鲁棒性和一致性，提高模型对方向和视场变化的不变性和韧性，从而显著提升了交叉视图地理定位的性能，并超过了针对每个地面视图变化训练单独模型的竞争方法。

Mar, 2024

本研究探讨了大范围视角交叉地理定位（CVGL）中无标签数据的有效利用，包括无监督和半监督设置。我们提出了一个无监督框架，其中包括交叉视角投影来指导模型检索初始伪标签，并通过利用 “完全配对的地面 - 卫星图像位于一个独特且相同场景” 的事实的快速重新排序机制来改进伪标签。该框架在三个开源基准测试上展示了竞争性能，我们的代码和模型将在该网址上发布。

Mar, 2024

本文针对跨视域地理定位领域的前沿方法、技术和挑战进行了综述，着重介绍了基于特征和深度学习策略。研究涵盖了建立不同视点之间对应关系的基于特征的方法，以及采用卷积神经网络嵌入视图不变属性的深度学习方法。对跨视域地理定位遇到的各种挑战进行了探讨，如视点和照明的变化、遮挡的发生，并提出了相应的创新解决方案。此外，本文介绍了基准数据集和评估指标，并对最先进技术进行了比较分析。最后，对未来研究以及跨视域地理定位在全球复杂网络环境中蓬勃发展的应用进行了讨论。

Jun, 2024

本研究定义了更加现实的问题假设，提出了一个新的大规模数据集 VIGOR 用于跨视角图像地理定位，并且评估了现有方法在该问题假设下的性能，同时提出了一种新方法用于粗 - 精定位，并使用原始 GPS 数据以实际距离（米）评估了本研究的性能。

Nov, 2020

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

在本研究中，我们提出了一种自监督学习框架，通过仅利用无标签数据训练一个可学习的适配器，将不同视角的特征分布映射到一个统一空间，以应对交叉视图地理定位中的挑战。实验证明，我们的方法在减少训练参数和仅仅依靠无标签数据的情况下，相较于标准模型和有监督方法，在性能上取得了显著改进，并展示了广泛的应用潜力。

Mar, 2024

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

3DGCTR 是一个统一的框架，通过重新考虑 3DVG 模型的基于提示的定位能力，将轻量级字幕头集成到现有的 3DVG 网络中，通过提取提示中的定位信息，有效地提升了 3DDC 的能力，实现了同时进行多任务训练，互相增强性能。

Apr, 2024