論文の概要: OpenStreetView-5M: The Many Roads to Global Visual Geolocation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18873v1
• Date: Mon, 29 Apr 2024 17:06:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 12:48:52.964931
• Title: OpenStreetView-5M: The Many Roads to Global Visual Geolocation
• Title（参考訳）: OpenStreetView-5M: グローバルなビジュアルジオロケーションへの多くの道
• Authors: Guillaume Astruc, Nicolas Dufour, Ioannis Siglidis, Constantin Aronssohn, Nacim Bouia, Stephanie Fu, Romain Loiseau, Van Nguyen Nguyen, Charles Raude, Elliot Vincent, Lintao XU, Hongyu Zhou, Loic Landrieu,
• Abstract要約: 我々は5100万以上のジオレファレンスストリートビュー画像からなる大規模オープンアクセスデータセットOpenStreetView-5Mを紹介した。 既存のベンチマークとは対照的に、厳格な列車/テスト分離を強制し、学習された地理的特徴の関連性を評価する。 データセットの有用性を実証するために,様々な最先端の画像エンコーダ,空間表現,トレーニング戦略の広範なベンチマークを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.468438245804684
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Determining the location of an image anywhere on Earth is a complex visual task, which makes it particularly relevant for evaluating computer vision algorithms. Yet, the absence of standard, large-scale, open-access datasets with reliably localizable images has limited its potential. To address this issue, we introduce OpenStreetView-5M, a large-scale, open-access dataset comprising over 5.1 million geo-referenced street view images, covering 225 countries and territories. In contrast to existing benchmarks, we enforce a strict train/test separation, allowing us to evaluate the relevance of learned geographical features beyond mere memorization. To demonstrate the utility of our dataset, we conduct an extensive benchmark of various state-of-the-art image encoders, spatial representations, and training strategies. All associated codes and models can be found at https://github.com/gastruc/osv5m.
• Abstract（参考訳）: 地球上のどこでも画像の位置を決定することは、複雑な視覚的タスクであり、コンピュータビジョンアルゴリズムの評価に特に関係している。 しかし、画像が確実にローカライズ可能な標準で大規模なオープンアクセスデータセットが存在しないため、そのポテンシャルは制限されている。 この問題に対処するため、我々は225か国と領域をカバーする5100万以上のストリートビュー画像からなる大規模なオープンアクセスデータセットOpenStreetView-5Mを紹介した。 既存のベンチマークとは対照的に、厳格な列車/テスト分離を強制し、学習された地理的特徴が単なる記憶以上の関連性を評価することができる。 データセットの有用性を実証するために,様々な最先端の画像エンコーダ,空間表現,トレーニング戦略の広範なベンチマークを行う。 関連するコードとモデルはすべてhttps://github.com/gastruc/osv5m.comにある。

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