Abstrakt. I detta dokument syftar vi till att fastställa platsen och inriktningen för en marknivå frågebild genom att matcha med en referensdatabas över overhead (t.ex. Bilder från satelliter. För denna uppgift samlar vi in en ny datauppsättning med en miljon par gatuvyer och overheadbilder från elva städer i USA. Vi utforskar flera djupa CNN-arkitekturer för crossdomain matchning -Classification, Hybrid, Siamese och Triplet nätverk. Klassificering och Hybrid arkitekturer är korrekta men långsamma eftersom de endast tillåter partiell funktion precomputation. Vi föreslår en ny förlust funktion som avsevärt förbättrar noggrannheten i Siamese och Triplet inbäddning nätverk samtidigt som deras tillämplighet på storskalig hämtning uppgifter som bild geolocalization. Denna bild matchande uppgift är utmanande inte bara på grund av den dramatiska synvinkeln skillnaden mellan marknivå och overhead bilder men på grund av inriktningen (dvs. azimuth) av gatuvyer är okänd vilket gör korrespondensen ännu svårare. Vi undersöker flera mekanismer för att matcha trots detta - utbildning för rotation invarians, provtagning möjliga rotationer vid frågestunden, och uttryckligen förutsäga relativ rotation av mark och overhead bilder med våra djupa nätverk. Det visar sig att explicit orienteringsövervakning också förbättrar exaktheten i lokaliseringsprognoserna. Våra bäst presterande arkitekturer är ungefär 2,5 gånger så exakta som det vanligt använda Siamese-nätverkets baslinje.
Vo och Hays REF föreslog en uppsättning CNN-arkitekturer (Classification, Hybrid, Siamese och Triplet CNN) för att matcha korsvisa bilder.
Localizing and Orienting Street Views Using Overhead Imagery
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}