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在（健康和环境）研究中使用专有街景图像？这就是问题
计算机视觉基于街景图像的分析对环境评估产生了转变性影响，本文质疑了使用该专有数据源的现行实践，提出了团队的关注点和对开放数据原则的倡导。
PDF5 months ago
ECCV嵌入地图和图像的地理定位
该论文提出了一种新的方法来在基于学习低维嵌入空间的 2D 地图上定位全景图像，当使用谷歌街景和开放街地图数据时，通过沿路径连接多个图像来快速收敛，可以实现多达 200 米左右长度的路线的 90％的精度，方法普适性强且比使用前面基于固定语义特
PDF5 years ago
从地上和空中视角理解城市土地利用：深度学习，多模态解决方案
本文介绍了一种利用多模态数据和深度学习方法的城市地块级别自动土地利用变更监测模型，并在法国区域和城市的测试中取得了很好的效果。
PDF5 years ago
无歧视：道路场景分割器的跨城市适应性
该论文提出了一种无监督学习方法来通过 Google Street View 数据库和时光机功能自动适应不同城市的道路场景分割器，实现跨城市语义分割。
PDF7 years ago
ECCV法国街道名称标志数据集的端到端解释
介绍了包含超过一百万法国街道名称标牌图像的 French Street Name Signs (FSNS) 数据集，每张图片都包含多个视角的同一街道名称标牌，提供了规范化、标题式合并的文本。文章探讨如何通过训练深度神经网络实现端到端的街道名
PDF7 years ago
CVPRNetVLAD：用于弱监督地点识别的 CNN 架构
本文提出了一个新的卷积神经网络结构 NetVLAD，通过基于新的弱监督排序损失的训练过程，从 Google 街景中的时间机器下载的图片中，快速和准确地识别所查询照片的位置。同时，该网络结构在两个具有挑战性的地点识别基准测试中优于非学习图像表
PDF9 years ago
使用 Google Street View 进行指标定位
本文提出了一种使用 Google Street View 中地理标记全景作为全局定位源的新方法，通过追踪短单眼相机序列中的特征点，估计 3D 位置，然后计算 Street View 全景图与估计点之间的刚体变换，进而实现了机器人自动测距。
PDF9 years ago