论文精读3：Spatial-Aware Feature Aggregation for Cross-View Image based Geo-Localization

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#计算机视觉 #人工智能 #深度学习

该研究针对跨视角图像地理定位的挑战，提出了一种新的方法。现有的卷积神经网络在处理此类任务时因低召回率而表现不佳，主要原因是忽略了图像间的外观和几何差异。作者引入了极坐标转换和自注意力机制，以减少不同视角图像之间的域差异。通过学习多个空间嵌入的特征聚合策略，提高了特征表示的鲁棒性。实验表明，这种方法能实现更精确的定位，显著提升了精度。相关工作包括VLAD描述符和特征传输模块，但本文的方法通过结合几何变换和注意力机制，更好地捕捉了图像间的关系。

Spatial-Aware Feature Aggregation for Cross-View Image based Geo-Localization

  • Spatial-Aware Feature Aggregation for Cross-View Image based Geo-Localization

    • 时间

      • 2019

    • 作者

      • Shi Yujiao

    • motivation

      • 现在的卷积神经网络，通常将这种问题视作一种metric embedding task，现在由于low recall rates低召回率，表现得并不良好

      • 原因如下

        • 巨大的域差异，包括外观visual appearance 以及几何配置geometric difference，而这些都是被现在的方法忽视的，现在的方法就只是暴力训练，然后表现较差

    • idea

      • 研究了一个，着重观察这些被无视的天生的inherent differences的特点

      • 作者观察到，就是位于空域图像上的同一方向角的像素点，一般都位于对应的地域的图像的垂直方向上

      • 提出了一个两阶段的方法

        • 应用一个regular polar transform 常规的极坐标转化

          • 这是一个 pure geometric transformation纯粹的几何变换，跟场景的内容无关，所以必然不可能把两个空域对齐 alignment
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