I detta dokument tar vi upp problemet med korsvis bildgeolokalisering. Specifikt syftar vi till att uppskatta GPS-platsen för en fråge street view bild genom att hitta matchande bilder i en referensdatabas av geotaggade fågel ögonvy bilder, eller vice versa. I detta syfte presenterar vi en ny ram för cross-view bild geolocalization genom att dra nytta av den enorma framgången för djupa konvolutionala neurala nätverk (CNN) i bildklassificering och objektdetektering. För det första använder vi Snabbare R-CNN [16] för att upptäcka byggnader i fråge- och referensbilder. Nästa, för varje byggnad i frågebilden, hämtar vi k närmaste grannar från referensbyggnader med hjälp av ett Siamese nätverk tränas på både positiva matchande bildpar och negativa par. För att hitta rätt NN för varje frågebyggnad, utvecklar vi en effektiv flera närmaste grannar matchningsmetod baserad på dominerande uppsättningar. Vi utvärderar den föreslagna ramen på en ny datauppsättning som består av par av gatuvy och fågelperspektiv bilder. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden uppnår bättre geo-localization noggrannhet än andra metoder och kan generalisera till bilder på osynliga platser.
Slutligen lade Ref fram ett nytt dataset för korsvis bildgeolokalisering.
Cross-View Image Matching for Geo-Localization in Urban Environments
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}