論文の概要: Cross-View Geo-Localization with Street-View and VHR Satellite Imagery in Decentrality Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11529v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 08:07:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:57:04.691444
• Title: Cross-View Geo-Localization with Street-View and VHR Satellite Imagery in Decentrality Settings
• Title（参考訳）: 分散環境におけるストリートビューとVHR衛星画像を用いたクロスビュー地球ローカライゼーション
• Authors: Panwang Xia, Lei Yu, Yi Wan, Qiong Wu, Peiqi Chen, Liheng Zhong, Yongxiang Yao, Dong Wei, Xinyi Liu, Lixiang Ru, Yingying Zhang, Jiangwei Lao, Jingdong Chen, Ming Yang, Yongjun Zhang,
• Abstract要約: Cross-View Geo-Localizationは、ストリートビュークエリ画像とジオタグ付き空中ビュー参照画像とを一致させる。 既存のデータセットとメソッドは、しばしば中心的な設定を前提とするか、限定的な分散性しか考慮しない。 CVSatは、地理的に広い範囲で、クロスビューなジオローカライゼーションを評価するために設計された、新しいデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.252555758596706
• License:
• Abstract: Cross-View Geo-Localization tackles the problem of image geo-localization in GNSS-denied environments by matching street-view query images with geo-tagged aerial-view reference images. However, existing datasets and methods often assume center-aligned settings or only consider limited decentrality (i.e., the offset of the query image from the reference image center). This assumption overlooks the challenges present in real-world applications, where large decentrality can significantly enhance localization efficiency but simultaneously lead to a substantial degradation in localization accuracy. To address this limitation, we introduce CVSat, a novel dataset designed to evaluate cross-view geo-localization with a large geographic scope and diverse landscapes, emphasizing the decentrality issue. Meanwhile, we propose AuxGeo (Auxiliary Enhanced Geo-Localization), which leverages a multi-metric optimization strategy with two novel modules: the Bird's-eye view Intermediary Module (BIM) and the Position Constraint Module (PCM). BIM uses bird's-eye view images derived from street-view panoramas as an intermediary, simplifying the cross-view challenge with decentrality to a cross-view problem and a decentrality problem. PCM leverages position priors between cross-view images to establish multi-grained alignment constraints. These modules improve the performance of cross-view geo-localization with the decentrality problem. Extensive experiments demonstrate that AuxGeo outperforms previous methods on our proposed CVSat dataset, mitigating the issue of large decentrality, and also achieves state-of-the-art performance on existing public datasets such as CVUSA, CVACT, and VIGOR.
• Abstract（参考訳）: クロスビュージオローカライゼーションは、ストリートビュークエリ画像とジオタグ付き空中ビュー参照画像とをマッチングすることにより、GNSSによる環境における画像ジオローカライゼーションの課題に対処する。 しかし、既存のデータセットやメソッドは、しばしば中心に沿った設定を前提とするか、限られた分散性(つまり、参照イメージセンターからのクエリイメージのオフセット)しか考慮しない。 この仮定は、大規模な分散性によってローカライズ効率が著しく向上すると同時に、ローカライズ精度が大幅に低下する現実世界のアプリケーションで発生する課題を見落としている。 この制限に対処するため、我々はCVSatを紹介した。CVSatは、広い地理的範囲と多様な景観で、クロスビューなジオローカライゼーションを評価するために設計された新しいデータセットであり、分散性の問題を強調している。 一方,AuxGeo (Auxiliary Enhanced Geo-Localization) は,Bird's-eye view Intermediary Module (BIM) と position Constraint Module (PCM) の2つの新しいモジュールを用いたマルチメトリック最適化戦略を利用する。 BIMは、ストリートビューパノラマから派生した鳥眼ビューイメージを仲介として使用し、横断ビュー問題や分散問題への分散による横断ビュー課題を簡素化する。 PCMは、クロスビュー画像間の位置優先を利用して、多粒度アライメント制約を確立する。 これらのモジュールは、分散性問題により、クロスビューなジオローカライゼーションの性能を向上させる。 大規模な実験により、AuxGeoは提案したCVSatデータセットの従来の手法よりも優れており、大規模な分散性の問題を軽減するとともに、CVUSA、CVACT、VIGORといった既存の公開データセットの最先端のパフォーマンスも達成している。

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