Målet med detta arbete är att lokalisera en frågebild (vänster överst) genom att hitta andra bilder på samma plats i en stor geotaggad bilddatabas (höger kolumn). Vi kastar problemet som en klassificering uppgift och lär sig en klassificering för varje plats i databasen. Vi utvecklar två procedurer för att kalibrera resultaten av det stora antalet klassificeringar per placering utan behov av ytterligare märkta träningsdata Abstract Syftet med detta arbete är att lokalisera ett frågefotografi genom att hitta andra bilder som skildrar samma plats i en stor geotaggad bilddatabas. Detta är en utmanande uppgift på grund av förändringar i synsätt, bildförhållanden och den stora storleken på bilddatabasen. Bidraget från detta arbete är tvåfaldigt. För det första kastar vi platsigenkänningsproblem som en klassificering uppgift och använder tillgängliga geotaggar för att träna en klassificering för varje plats i databasen på ett liknande sätt som per-exemplar SVMs i objektigenkänning. För det andra föreslår vi, eftersom endast ett eller ett fåtal positiva utbildningsexempel finns tillgängliga för varje plats, två metoder för att kalibrera alla SVM-klassificeringar per plats utan behov av ytterligare positiva träningsdata. Den första metoden bygger på p-värden från statistiska hypotestester och använder endast tillgängliga negativa träningsdata. Den andra metoden utför en affin kalibrering genom att på lämpligt sätt normalisera den inlärda klassificeringshyperplanet och behöver inga ytterligare angivna träningsdata. Vi testar den föreslagna platsen igenkänningsmetod med påse-of-visual-words och Fisher vektor bild representationer som lämpar sig för storskalig indexering. Experiment utförs på tre dataset: 25,000 och 55,000 geotaggade gatuvy bilder av Pittsburgh, och 24/7 Tokyo riktmärket innehåller 76,000 bilder med varierande belysningsförhållanden. Resultaten visar en förbättrad platsigenkänningsnoggrannhet för den inlärda bildrepresentationen över direkt matchning av råbildsdeskriptorer.
I REF, problemet är kastad som en klassificering uppgift, en klassificering för varje bild i databasen utbildas med per-exemplar SVM metod.
Learning and Calibrating Per-Location Classifiers for Visual Place Recognition
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}