論文の概要: Relative Distance Guided Dynamic Partition Learning for Scale-Invariant UAV-View Geo-Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11535v2
• Date: Mon, 23 Dec 2024 14:17:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 19:20:48.080732
• Title: Relative Distance Guided Dynamic Partition Learning for Scale-Invariant UAV-View Geo-Localization
• Title（参考訳）: 大規模不変UAV-Viewジオローカライゼーションのための相対距離ガイド動的分割学習
• Authors: Quan Chen, Tingyu Wang, Rongfeng Lu, Bolun Zheng, Zhedong Zheng, Chenggang Yan,
• Abstract要約: UAV-view Geo-Localization (UVGL) は、特にドローンが捉えた画像と衛星視界との視界の相違により、大きな課題を生んでいる。 相対的距離に基づく分割学習フレームワークを提案し,粒度の細かい特徴をマイニングしながらスケールの一貫性への依存を軽減する。 提案手法は, 様々なスケール不整合シナリオにおいて, 高精度な局所化精度を実現し, スケール変動に対する顕著なロバスト性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.30243235827088
• License:
• Abstract: UAV-view Geo-Localization~(UVGL) presents substantial challenges, particularly due to the disparity in visual appearance between drone-captured imagery and satellite perspectives. Existing methods usually assume consistent scaling factor across different views. Therefore, they adopt predefined partition alignment and extract viewpoint-invariant representation by constructing a variety of part-level features. However, the scaling assumption is not always hold in the real-world scenarios that variations of UAV flight state leads to the scale mismatch of cross-views, resulting in serious performance degradation. To overcome this issue, we propose a partition learning framework based on relative distance, which alleviates the dependence on scale consistency while mining fine-grained features. Specifically, we propose a distance guided dynamic partition learning strategy~(DGDPL), consisting of a square partition strategy and a distance-guided adjustment strategy. The former is utilized to extract fine-grained features and global features in a simple manner. The latter calculates the relative distance ratio between drone- and satellite-view to adjust the partition size, thereby explicitly aligning the semantic information between partition pairs. Furthermore, we propose a saliency-guided refinement strategy to refine part-level features, so as to further improve the retrieval accuracy. Extensive experiments show that our approach achieves superior geo-localization accuracy across various scale-inconsistent scenarios, and exhibits remarkable robustness against scale variations. The code will be released.
• Abstract（参考訳）: UAV-view Geo-Localization~(UVGL)は、特にドローンが捉えた画像と衛星視界との視界の相違により、大きな課題を提示している。 既存のメソッドは通常、異なるビューに対して一貫したスケーリングファクタを前提とします。 そのため、事前に定義された分割アライメントを採用し、様々な部分レベルの特徴を構築することで視点不変表現を抽出する。 しかし、UAV飛行状態の変動がクロスビューのスケールミスマッチにつながるという現実のシナリオでは、スケーリングの仮定が常に成り立つわけではない。 この問題を克服するために,我々は,細粒度の特徴をマイニングしながら,スケール一貫性への依存を軽減する,相対距離に基づく分割学習フレームワークを提案する。 具体的には、二乗分割戦略と距離誘導調整戦略からなる距離誘導動的分割学習戦略~(DGDPL)を提案する。 前者は簡単な方法で微細な特徴やグローバルな特徴を抽出するために利用される。 後者は、ドローンと衛星ビュー間の相対距離比を算出し、分割サイズを調整することにより、分割ペア間の意味情報を明示的に整合させる。 さらに,部分レベルの特徴を洗練し,検索精度をより高めるために,サリエンシ誘導型改良戦略を提案する。 大規模な実験により,提案手法は大規模不整合シナリオにまたがって優れた地理的局所化精度を達成し,スケール変動に対する顕著な堅牢性を示した。 コードはリリースされます。

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