論文の概要: SDPL: Shifting-Dense Partition Learning for UAV-View Geo-Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04172v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 03:07:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 15:25:14.888520
• Title: SDPL: Shifting-Dense Partition Learning for UAV-View Geo-Localization
• Title（参考訳）: SDPL:UAV-Viewジオローカライゼーションのためのシフト-ディエンス分割学習
• Authors: Quan Chen and Tingyu Wang and Zihao Yang and Haoran Li and Rongfeng Lu and Yaoqi Sun and Bolun Zheng and Chenggang Yan
• Abstract要約: クロスビュージオローカライゼーションは、例えばドローンや衛星など、異なるプラットフォームから同じターゲットの画像とマッチングすることを目的としている。 既存の手法は主に特徴マップのセグメンテーションを通してより包括的な情報を掘り下げることに焦点を当てている。 シフト・デンス分割学習(Shifting-dense partition learning)と呼ばれる,シンプルだが効果的な部分ベース表現学習を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.300443061440955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-view geo-localization aims to match images of the same target from different platforms, e.g., drone and satellite. It is a challenging task due to the changing both appearance of targets and environmental content from different views. Existing methods mainly focus on digging more comprehensive information through feature maps segmentation, while inevitably destroy the image structure and are sensitive to the shifting and scale of the target in the query. To address the above issues, we introduce a simple yet effective part-based representation learning, called shifting-dense partition learning (SDPL). Specifically, we propose the dense partition strategy (DPS), which divides the image into multiple parts to explore contextual-information while explicitly maintain the global structure. To handle scenarios with non-centered targets, we further propose the shifting-fusion strategy, which generates multiple sets of parts in parallel based on various segmentation centers and then adaptively fuses all features to select the best partitions. Extensive experiments show that our SDPL is robust to position shifting and scale variations, and achieves competitive performance on two prevailing benchmarks, i.e., University-1652 and SUES-200.
• Abstract（参考訳）: クロスビュージオローカライゼーションは、例えばドローンや衛星など、異なるプラットフォームから同じターゲットの画像とマッチングすることを目的としている。 異なる視点から対象の外観と環境内容が変化するため、これは困難な課題である。 既存の手法は主に特徴マップのセグメンテーションを通じてより包括的な情報を掘り下げることに重点を置いているが、画像構造を必然的に破壊し、クエリにおけるターゲットのシフトとスケールに敏感である。 上記の課題に対処するために,シフト・デンス分割学習 (SDPL) と呼ばれる,シンプルだが効果的な部分ベース表現学習を導入する。 具体的には,画像を複数の部分に分けて文脈情報を探索し,グローバル構造を明示的に維持する,高密度分割戦略(dps)を提案する。 様々なセグメンテーションセンタに基づいて複数の部品セットを並列に生成し、すべての機能を適応的に融合して最適なパーティションを選択するシフト・フュージョン戦略を提案する。 拡張実験の結果,SDPLは位置ずれやスケールのばらつきに頑健であり,University-1652 と SUES-200 の2つのベンチマークで競合性能を達成できた。

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