Med den utbredda tillgängligheten av mobiltelefoner och kameror som har GPS-kapacitet är det vanligt att bilder som laddas upp till Internet idag har GPS-koordinater kopplade till dem. Förutom forskning som försöker förutsäga GPS-koordinater från visuella funktioner, öppnar detta också dörren till problem som är beroende av tillgängligheten av GPS-koordinater. I detta arbete tar vi itu med problemet med att utföra bildklassificering med platskontext, där vi får GPS-koordinater för bilder i både tåg- och testfaser. Vi utforskar olika sätt att koda och extrahera funktioner från GPS-koordinaterna, och visar hur man naturligt införliva dessa funktioner i en Convolutional Neural Network (CNN), den nuvarande state-of-the-art för de flesta bildklassificering och igenkänningsproblem. Vi visar också hur det är möjligt att samtidigt lära sig den optimala pooling radien för en delmängd av våra funktioner inom CNN-ramverket. För att utvärdera vår modell och bidra till att främja forskning inom detta område, identifierar vi en uppsättning platskänsliga koncept och kommenterar en delmängd av Yahoo Flickr Creative Commons 100M dataset som har GPS-koordinater med dessa koncept, som vi gör allmänt tillgängliga. Genom att utnyttja lokaliseringssammanhang kan vi uppnå nästan en 7-procentig ökning i genomsnittlig precision.
I REF, kodning av GPS-koordinater extraheras och slås samman till ett konvolutionellt neuralt nätverk för bildklassificering och det uppnår förbättring i den genomsnittliga precisionen.
Improving Image Classification with Location Context
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}