論文の概要: Without Paired Labeled Data: End-to-End Self-Supervised Learning for Drone-view Geo-Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11381v3
• Date: Sun, 25 May 2025 08:36:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 14:32:53.347989
• Title: Without Paired Labeled Data: End-to-End Self-Supervised Learning for Drone-view Geo-Localization
• Title（参考訳）: ラベルなしラベル付きデータ:ドローンビュージオローカライゼーションのためのエンド・ツー・エンドのセルフ・スーパーバイザード・ラーニング
• Authors: Zhongwei Chen, Zhao-Xu Yang, Hai-Jun Rong,
• Abstract要約: ドローンビュージオローカライゼーション(DVGL)は、GPSタグ付き衛星画像を取得することで、ドローンの正確なローカライゼーションを実現することを目的としている。 既存の手法は、教師あり学習のために、厳密にペアリングされたドローン衛星画像に大きく依存している。 浅いバックボーンネットワークを用いたエンドツーエンドの自己教師付き学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.733505168507872
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Drone-view Geo-Localization (DVGL) aims to achieve accurate localization of drones by retrieving the most relevant GPS-tagged satellite images. However, most existing methods heavily rely on strictly pre-paired drone-satellite images for supervised learning. When the target region shifts, new paired samples are typically required to adapt to the distribution changes. The high cost of annotation and the limited transferability of these methods significantly hinder the practical deployment of DVGL in open-world scenarios. To address these limitations, we propose an end-to-end self-supervised learning method with a shallow backbone network. It employs a clustering algorithm to generate pseudo-labels and adopts a dual-path contrastive learning framework to learn discriminative intra-view representations. Furthermore, our method incorporates two core modules, including the dynamic hierarchical memory learning module (DHML) and the information consistency evolution learning module (ICEL). The DHML combines short-term and long-term memory to enhance intra-view feature consistency and discriminability. Meanwhile, the ICEL module utilizes a neighborhood-driven dynamic constraint mechanism to systematically capture implicit cross-view semantic correlations, consequently improving cross-view feature alignment. To further stabilize and strengthen the self-supervised training process, a pseudo-label enhancement strategy is introduced to enhance the quality of pseudo supervision. Extensive experiments on three public benchmark datasets demonstrate that the proposed method consistently outperforms existing self-supervised methods and even surpasses several state-of-the-art supervised methods. {Our code is available at https://github.com/ISChenawei/DMNIL.
• Abstract（参考訳）: ドローンビュージオローカライゼーション(DVGL)は、GPSタグ付き衛星画像を取得することで、ドローンの正確なローカライゼーションを実現することを目的としている。 しかし、既存のほとんどの手法は、教師あり学習のために厳密にペアリングされたドローン衛星画像に大きく依存している。 ターゲット領域がシフトすると、分布の変化に適応するためには、通常、新しいペアのサンプルが必要である。 アノテーションの高コストとこれらの手法の限られた転送性は、オープンワールドシナリオにおけるDVGLの実践的展開を著しく妨げている。 これらの制約に対処するため、浅いバックボーンネットワークを用いたエンドツーエンドの自己教師付き学習手法を提案する。 クラスタリングアルゴリズムを用いて擬似ラベルを生成し、二経路のコントラスト学習フレームワークを用いて差別的なビュー内表現を学習する。 さらに,動的階層型メモリ学習モジュール (DHML) と情報一貫性進化学習モジュール (ICEL) の2つのコアモジュールを組み込んだ。 DHMLは、短期記憶と長期記憶を組み合わせて、ビュー内特徴の一貫性と識別性を高める。 一方、ICELモジュールは、近辺駆動の動的制約機構を使用して、暗黙的なクロスビューセマンティックな相関関係を体系的にキャプチャし、その結果、クロスビューな特徴アライメントを改善する。 さらに、自己監督訓練プロセスの安定化と強化を図るため、擬似監督の質を高めるために擬似ラベル強化戦略を導入する。 3つの公開ベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、提案手法が既存の自己監督手法を一貫して上回り、最先端監督手法を超越していることを示している。 われわれのコードはhttps://github.com/ISChenawei/DMNILで入手できる。

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