論文の概要: Cross-view Geo-localization via Learning Disentangled Geometric Layout Correspondence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04074v3
• Date: Fri, 16 Jun 2023 17:57:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 18:06:00.082697
• Title: Cross-view Geo-localization via Learning Disentangled Geometric Layout Correspondence
• Title（参考訳）: 異方性幾何レイアウト対応学習によるクロスビュージオローカライズ
• Authors: Xiaohan Zhang, Xingyu Li, Waqas Sultani, Yi Zhou, Safwan Wshah
• Abstract要約: クロスビュージオローカライゼーションは、参照ジオタグ付き空中画像データベースとマッチングすることで、クエリーグラウンド画像の位置を推定することを目的としている。 最近の研究は、クロスビューなジオローカライゼーションベンチマークにおいて顕著な進歩を遂げている。 しかし、既存の手法は依然としてクロスエリアベンチマークのパフォーマンスの低下に悩まされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.823147814005411
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-view geo-localization aims to estimate the location of a query ground image by matching it to a reference geo-tagged aerial images database. As an extremely challenging task, its difficulties root in the drastic view changes and different capturing time between two views. Despite these difficulties, recent works achieve outstanding progress on cross-view geo-localization benchmarks. However, existing methods still suffer from poor performance on the cross-area benchmarks, in which the training and testing data are captured from two different regions. We attribute this deficiency to the lack of ability to extract the spatial configuration of visual feature layouts and models' overfitting on low-level details from the training set. In this paper, we propose GeoDTR which explicitly disentangles geometric information from raw features and learns the spatial correlations among visual features from aerial and ground pairs with a novel geometric layout extractor module. This module generates a set of geometric layout descriptors, modulating the raw features and producing high-quality latent representations. In addition, we elaborate on two categories of data augmentations, (i) Layout simulation, which varies the spatial configuration while keeping the low-level details intact. (ii) Semantic augmentation, which alters the low-level details and encourages the model to capture spatial configurations. These augmentations help to improve the performance of the cross-view geo-localization models, especially on the cross-area benchmarks. Moreover, we propose a counterfactual-based learning process to benefit the geometric layout extractor in exploring spatial information. Extensive experiments show that GeoDTR not only achieves state-of-the-art results but also significantly boosts the performance on same-area and cross-area benchmarks.
• Abstract（参考訳）: クロスビュージオローカライゼーションは、参照ジオタグ付き空中画像データベースとマッチングすることで、クエリーグラウンド画像の位置を推定することを目的としている。 極めて困難な課題として、その困難は、劇的な視点の変化と、2つの視点の間の異なるキャプチャ時間に根ざしている。 これらの困難にもかかわらず、最近の研究はクロスビューなジオローカライゼーションベンチマークにおいて顕著な進歩を遂げている。 しかし、既存の手法は、トレーニングとテストのデータが2つの異なる領域から取得されるクロスエリアベンチマークのパフォーマンスに苦しむ。 この不足は、視覚特徴レイアウトの空間的構成や、トレーニングセットから低レベルの詳細を過小評価するモデルの能力の欠如を特徴としている。 本稿では,ジオDTRを提案する。ジオDTRは,空間的特徴量と空間的特徴量との相関関係を,新しい幾何学的レイアウト抽出モジュールを用いて学習する。 このモジュールは幾何レイアウト記述子の集合を生成し、生の特徴を変調し、高品質な潜在表現を生成する。 さらに、データ拡張の2つのカテゴリについて詳しく述べる。 (i)低レベルの詳細をそのまま保ちながら空間構成を変化させるレイアウトシミュレーション。 (ii)低レベルな詳細を変更し、モデルが空間的構成を捉えるように促す意味的拡張。 これらの拡張は、特にクロスエリアベンチマークにおいて、クロスビューなジオローカライゼーションモデルの性能を向上させるのに役立つ。 さらに,空間情報の探索において,幾何学的レイアウト抽出の利点を生かした対実的学習手法を提案する。 大規模な実験により、GeoDTRは最先端の結果を達成するだけでなく、同領域および異領域のベンチマークの性能を大幅に向上させることが示された。

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