论文精读5： Geolocation Estimation of Photos using a Hierarchical Model and Scene Classification

原创 已于 2022-09-12 11:04:24 修改 · 335 阅读 · 0 ·
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#深度学习 #人工智能

于 2022-09-12 10:05:52 首次发布
该博客介绍了结合深度学习和地理知识的新型图片定位技术。通过层次模型和场景分类，将地球划分为多个地理区域，利用神经网络获取不同空间区域的语义信息。针对城市和自然场景的不同特点，提出了两种策略：分别训练和联合训练。实验中使用ResNet模型对 Places2 数据集进行训练。作者指出，定位精度与地理划分的粒度有关，更精细的划分适用于城市定位，而较粗的划分适用于国家层面。该方法有助于提升图片定位的准确性。

Geolocation Estimation of Photos using a Hierarchical Model and Scene Classification

  • Geolocation Estimation of Photos using a Hierarchical Model and Scene Classification

    • 作者

      • Eric

        • TIB的科学助理，莱布尼茨大学工学博士

    • 时间

      • 2018

    • idea

      • 现在的有关图片定位的技术有很大的应用场景，但是还是很受限，没有关注

      • 引入了很多深度学习的方法，并且将这个问题视为一个分类问题，把整个地球分成许多个地理块

      • 开发了一个hierarchical knowledge of multiple partitionings 分层的模型和分类

      • 通过不同的神经网络，可以得到不同空间地区的contextual information 语义信息

      • 有很多限制因素，比如不同的角度，白天的时间，摄像机时间，所以很多的算法都关注的urban 城市图片

      • 这个就是一个trade off，就是如果你更关注城市尺度，就是(1km之下)，那么需要更精细的划分，如果你需要关注国家尺度（750km，就需要更粗糙的划分）

      • 城市的场景更多的靠建筑、人类和街道、汽车等区分

      • 森林等自然的场景主要靠动植物flora and fauna 或者 interior furnishings 室内陈设

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