Att uppskatta geografisk information från en bild är ett utmärkt och svårt problem med datorseende på hög nivå, vars tid har kommit. Uppkomsten av stora mängder geografiskt kalibrerade bilddata är en stor anledning för datorseendet att börja se globalt - på hela planetens skala! I detta dokument föreslår vi en enkel algoritm för att uppskatta en fördelning över geografiska platser från en enda bild med hjälp av en rent datadriven scenmatchningsmetod. För denna uppgift kommer vi att utnyttja en datauppsättning på över 6 miljoner GPS-taggade bilder från Internet. Vi representerar den uppskattade bildplatsen som en sannolikhetsfördelning över jordens yta. Vi utvärderar kvantitativt vår strategi i flera geolokaliseringsuppgifter och visar uppmuntrande resultat (upp till 30 gånger bättre än chans). Vi visar att geolokaliseringsuppskattningar kan ligga till grund för många andra bildförståelseuppgifter, t.ex. uppskattning av befolkningstäthet, uppskattning av marktäcket eller klassificering av städer och landsbygd.
Tidigt arbete av Hays och Efros Ref studerade genomförbarheten av denna uppgift genom att utnyttja miljontals GPS-taggade bilder från Internet.
IM2GPS: estimating geographic information from a single image
{'venue': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}