論文の概要: Mutual Generative Transformer Learning for Cross-view Geo-localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09135v1
• Date: Thu, 17 Mar 2022 07:29:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-18 14:39:11.555133
• Title: Mutual Generative Transformer Learning for Cross-view Geo-localization
• Title（参考訳）: クロスビュージオローカライゼーションのための相互生成変換器学習
• Authors: Jianwei Zhao and Qiang Zhai and Rui Huang and Hong Cheng
• Abstract要約: クロスビュージオローカライゼーション(CVGL)は、地上カメラの地理的位置を、巨大なジオタグ付き空中画像とマッチングすることによって推定することを目的としている。 相互生成型トランスフォーマー学習(MGTL)を併用したクロスモーダルな知識生成手法を用いた新しい手法を提案する。 MGTLは、地上レベルの意味情報から航空的な知識を生成するための2つの別個の生成モジュールを開発し、その逆もまたアテンション機構を通じて相互の利益を十分に活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.600356183294291
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-view geo-localization (CVGL), which aims to estimate the geographical location of the ground-level camera by matching against enormous geo-tagged aerial (e.g., satellite) images, remains extremely challenging due to the drastic appearance differences across views. Existing methods mainly employ Siamese-like CNNs to extract global descriptors without examining the mutual benefits between the two modes. In this paper, we present a novel approach using cross-modal knowledge generative tactics in combination with transformer, namely mutual generative transformer learning (MGTL), for CVGL. Specifically, MGTL develops two separate generative modules--one for aerial-like knowledge generation from ground-level semantic information and vice versa--and fully exploits their mutual benefits through the attention mechanism. Experiments on challenging public benchmarks, CVACT and CVUSA, demonstrate the effectiveness of the proposed method compared to the existing state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 地上カメラの地理的位置を、巨大なジオタグ付き空中画像(衛星画像など)と照合して推定することを目的としたクロスビュージオローカライゼーション(CVGL)は、視界の相違により非常に困難である。 既存の手法は主にシームズ様のCNNを用いて、二つのモード間の相互利益を調べることなくグローバルな記述子を抽出する。 本稿では,CVGLにおける相互生成型トランスフォーマー学習(MGTL)と相まって,クロスモーダルな知識生成手法を用いた新しい手法を提案する。 特にmgtlは、地上レベルの意味情報から空中的な知識を生成するための2つの異なる生成モジュールを開発し、その相互利益を注意機構を通じて完全に活用している。 CVACTとCVUSAの挑戦的な公開ベンチマーク実験は、既存の最先端モデルと比較して提案手法の有効性を実証している。

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