論文の概要: Revisiting Street-to-Aerial View Image Geo-localization and Orientation Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.11592v2
• Date: Mon, 7 Dec 2020 02:15:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 03:45:56.304881
• Title: Revisiting Street-to-Aerial View Image Geo-localization and Orientation Estimation
• Title（参考訳）: 街路対aerial view像のジオロカライズと方向推定の再検討
• Authors: Sijie Zhu and Taojiannan Yang and Chen Chen
• Abstract要約: 単純なシームズネットワークの性能はアライメント設定に大きく依存していることを示す。 本稿では,一対のクロスビュー画像と未知のアライメント情報との配向/配向を推定する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.239311087570318
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Street-to-aerial image geo-localization, which matches a query street-view image to the GPS-tagged aerial images in a reference set, has attracted increasing attention recently. In this paper, we revisit this problem and point out the ignored issue about image alignment information. We show that the performance of a simple Siamese network is highly dependent on the alignment setting and the comparison of previous works can be unfair if they have different assumptions. Instead of focusing on the feature extraction under the alignment assumption, we show that improvements in metric learning techniques significantly boost the performance regardless of the alignment. Without leveraging the alignment information, our pipeline outperforms previous works on both panorama and cropped datasets. Furthermore, we conduct visualization to help understand the learned model and the effect of alignment information using Grad-CAM. With our discovery on the approximate rotation-invariant activation maps, we propose a novel method to estimate the orientation/alignment between a pair of cross-view images with unknown alignment information. It achieves state-of-the-art results on the CVUSA dataset.
• Abstract（参考訳）: 近年,クエリストリートビュー画像とGPSタグ付き空中画像とを基準セットでマッチングするストリート・ツー・エアリアル画像のジオローカライゼーションが注目されている。 本稿では,この問題を再検討し,画像アライメント情報に関する無視された問題点を指摘する。 その結果,単純なシャムネットワークの性能はアライメント設定に大きく依存しており,異なる仮定を持つ場合,先行作品の比較は不公平であることがわかった。 アライメント仮定の下で特徴抽出に焦点を当てる代わりに、メトリック学習技術の改善がアライメントによらず、パフォーマンスを著しく向上させることを示した。 アライメント情報を活用することなく、パイプラインは、パノラマとクロッピングデータセットの両方の以前の作業よりも優れています。 さらに,学習モデルとGrad-CAMを用いたアライメント情報の効果を理解するために可視化を行う。 近似回転不変のアクティベーションマップの発見により、一対のクロスビュー画像と未知のアライメント情報との配向/配向を推定する新しい手法を提案する。 CVUSAデータセットで最先端の結果を達成する。

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