- 使用逆 Haversine 公式在 NVIDIA Driveworks 中进行道路物体地理定位
使用 NVIDIA DriveWorks 平台和单目摄像头，通过实时算法处理，本研究提出了一种地理定位道路物体的方法，为先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶平台提供即时的物体识别和空间定位功能。实验证明，在控制和动态环境下，该方法可以在半 - 利用 BERT-Based 模型预测推文的地理位置
使用神经网络、自然语言处理以及高斯混合模型，对推特文本中的地理位置进行预测，在全球范围以及美国范围内实验结果的中位误差分别小于 30 公里和 15 公里。
- 基于 Transformer 的地理编码
本文使用序列到序列的方法解决了从自由文本中预测地理位置的问题，通过训练 T5 encoder-decoder transformer 模型，基于地标数据进行自适应单元划分，获得了一个地理编码模型，其中的代码、数据集和模型检查点都是公开的。
- EMNLP基于指南录定位的 G^3 技术
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 - 一个基于 Transformer 的 POI 级社交帖地理定位框架
提出了基于 Transformer 的社交媒体 POI 级地理位置推测通用框架，考虑非文本数据，优化特征表示及位置捕捉，实验结果证明该框架在多项指标上均优于多种先进基线。
- 利用图像处理和几何计算估计目标车辆的地理位置
本研究提出了一种新方法，通过整合深度学习、图像处理和几何计算来解决观测车辆定位问题，通过移动传感器或 MV 上搭载的单目摄像头，可以成功地动态地估计车辆的经纬度信息。
- EMNLPTwitter 用户地理位置预测的分层神经网络
本文介绍了一种基于神经网络的层级位置预测模型，通过对用户所在国家和城市的层级结构进行考虑，并采用基于字符的词嵌入层来处理噪声数据，在不同特征组合设定下达到了最优结果，提高了预测精度并显著降低了均值误差距离。
- ICCV面向细粒度识别的地理感知网络
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 - ACL基于图卷积网络的半监督用户地理位置识别
本文提出了基于图卷积网络的多视角地理定位模型 GCN，使用文本和网络上下文，并在三个基准地理定位数据集上与最先进技术和两个基准进行了比较，当有足够的监督时，GCN 可以达到或与最先进技术竞争。此外，我们在最少监督情况下评估 GCN，并表明它 - 街景图像中物体的自动发现和地理标记
本文提出了一种基于街景图像的自动检测并计算感兴趣的重复固定对象的 GPS 坐标的方法，使用两个全卷积神经网络进行处理并使用一种新颖的自定义马尔可夫随机场模型进行三角化，实验证明了本方法的有效性。
- EMNLP使用混合密度网络对地理定位和词汇方言学进行位置的连续表示
本文提出了一种基于神经网络模型和高斯分布混合的方法，用于将二维位置嵌入到连续向量空间中。该模型包括两个变体，用于基于文本的地理定位和词汇方言学。在 Twitter 数据上进行评估，该模型优于传统的基于回归的地理定位，并提供更好的不确定性估计 - 从航空图像预测地面场景布局
本文介绍了一种从航拍图像中提取语义特征的新策略，同时展示了通过该策略在地址估计和语义分割任务上的性能优于两种基线方法。
- 迷失在太空：事件数据中的地理定位
本篇研究提出了一种基于监督式机器学习的算法，利用新闻文章数据中的 N-gram 模式、提及频率和句子上下文等上下文信息，对文本数据中的位置词进行判断，并在 GEO 码表现上提高了 25% 的准确性。
- 新闻报道：通过图像和文本处理进行文章注释
本文提出了一种新颖的深度学习方法，适用于解决文字描述与图片内容松散相关的情况。这种方法在多任务和迁移学习中表现良好，可以有效地检测图片来源、预测热度、插图以及文章地理位置等问题。同时，研究人员构建了一个新的语料库以供研究者使用。研究表明，该 - ACL使用统一的文本和网络预测模型进行 Twitter 用户地理位置推测
通过改进迭代算法并考虑基于文本的地理位置先验知识，我们提出了一种在社交媒体上进行地理位置预测的标签传播方法，实验证明该方法在三个 Twitter 基准数据集上取得了最优效果。
- 利用文本和网络上下文定位社交媒体用户
提出了一种基于自适应网格的基于文本的方法和基于混合网络 - 文本方法相结合的方法，这两种方法在三个 Twitter 数据集上都取得了最先进的结果，特别是在用户图不充分连接的情况下，混合方法表现更好。
- EMNLP地理标记 Twitter 数据中的混淆和后果
通过比较使用 GPS 坐标和用户自报位置不同的语言分析方法，研究表明不同年龄和性别的人对特定主题的写作风格有所不同，并给出了男性 40 岁以上的文本地理定位最准确的结果。同时，年龄和性别是影响语言使用的重要变量。