Är det möjligt att bygga ett system för att bestämma var ett foto togs med bara dess pixlar? I allmänhet verkar problemet ovanligt svårt: det är trivialt att konstruera situationer där ingen plats kan härledas. Men bilder innehåller ofta informativa signaler som landmärken, vädermönster, vegetation, vägmarkeringar och arkitektoniska detaljer, vilket i kombination kan göra att man kan bestämma en ungefärlig plats och ibland en exakt plats. Webbplatser som GeoGuessr och View from your Window tyder på att människor är relativt bra på att integrera dessa signaler för att geolocate bilder, särskilt enmasse. I datorseendet närmar man sig vanligen problemet med fotogeocation med hjälp av metoder för bildsökning. Vi framställer däremot problemet som ett av klassificeringarna genom att dela upp jordens yta i tusentals flerskaliga geografiska celler och öva upp ett djupt nätverk med hjälp av miljontals geotaggade bilder. Medan tidigare metoder bara känner igen landmärken eller utföra ungefärlig matchning med hjälp av globala bilddeskriptorer, vår modell kan använda och integrera flera synliga signaler. Vi visar att den resulterande modellen, som kallas PlaNet, överträffar tidigare metoder och till och med uppnår övermänskliga nivåer av noggrannhet i vissa fall. Dessutom utökar vi vår modell till fotoalbum genom att kombinera den med en långsiktig korttidsminnesarkitektur (LSTM). Genom att lära oss att utnyttja tidssammanhållning för att geolokera osäkra bilder, visar vi att denna modell uppnår en 50% prestandaförbättring jämfört med singleimage-modellen.
Nyligen, Weyand et al. REF utgör problemet med geolokalisering av bilder i termer av klassificering genom att dela upp jordens yta i tusentals flerskaliga geografiska celler, och utbilda ett djupt nätverk med hjälp av miljontals geo-taggade bilder.
PlaNet - Photo Geolocation with Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}