論文の概要: LocDiffusion: Identifying Locations on Earth by Diffusing in the Hilbert Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18142v1
• Date: Sun, 23 Mar 2025 17:15:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:38:42.263705
• Title: LocDiffusion: Identifying Locations on Earth by Diffusing in the Hilbert Space
• Title（参考訳）: LocDiffusion:ヒルベルト空間における拡散による地球上の位置の同定
• Authors: Zhangyu Wang, Jielu Zhang, Zhongliang Zhou, Qian Cao, Nemin Wu, Zeping Liu, Lan Mu, Yang Song, Yiqun Xie, Ni Lao, Gengchen Mai,
• Abstract要約: 画像ジオローカライズのためのメカニズムとして拡散を利用する手法を提案する。 拡散における問題のある多様体再生成のステップを避けるため,我々は新しい球面位置符号化・復号化フレームワークを開発した。 我々は、画像の誘導の下で位置を生成するLocDiffusionと呼ばれる条件付き潜伏拡散モデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.342723428164412
• License:
• Abstract: Image geolocalization is a fundamental yet challenging task, aiming at inferring the geolocation on Earth where an image is taken. Existing methods approach it either via grid-based classification or via image retrieval. Their performance significantly suffers when the spatial distribution of test images does not align with such choices. To address these limitations, we propose to leverage diffusion as a mechanism for image geolocalization. To avoid the problematic manifold reprojection step in diffusion, we developed a novel spherical positional encoding-decoding framework, which encodes points on a spherical surface (e.g., geolocations on Earth) into a Hilbert space of Spherical Harmonics coefficients and decodes points (geolocations) by mode-seeking. We call this type of position encoding Spherical Harmonics Dirac Delta (SHDD) Representation. We also propose a novel SirenNet-based architecture called CS-UNet to learn the conditional backward process in the latent SHDD space by minimizing a latent KL-divergence loss. We train a conditional latent diffusion model called LocDiffusion that generates geolocations under the guidance of images -- to the best of our knowledge, the first generative model for image geolocalization by diffusing geolocation information in a hidden location embedding space. We evaluate our method against SOTA image geolocalization baselines. LocDiffusion achieves competitive geolocalization performance and demonstrates significantly stronger generalizability to unseen geolocations.
• Abstract（参考訳）: 画像のジオローカライゼーションは、画像が撮影されている地球上の位置情報を推測することを目的とした、基本的な課題である。 既存の手法はグリッドベースの分類や画像検索によってアプローチする。 実験画像の空間分布がそのような選択と一致しない場合, その性能は著しく低下する。 これらの制約に対処するため,画像のジオローカライズのためのメカニズムとして拡散を利用する手法を提案する。 拡散における問題のある多様体の再射を回避するために,球面上の点(例えば地球上の位置情報)を球高調波係数のヒルベルト空間に符号化し,モード探索により点(ジオロケーション)を復号する,新しい球面位置符号化デコーディングフレームワークを開発した。 Spherical Harmonics Dirac Delta (SHDD) Representation と呼ぶ。 また、CS-UNetと呼ばれる新しいSirenNetアーキテクチャを提案し、潜在KL分散損失を最小限に抑えて、潜伏SHDD空間の条件付き後方処理を学習する。 我々は,画像の誘導の下で位置情報を生成するLocDiffusionと呼ばれる条件付き潜伏拡散モデルを訓練する。 我々は,SOTA画像のジオローカライゼーションベースラインに対する提案手法の評価を行った。 LocDiffusionは、競争力のあるジオローカライゼーション性能を達成し、目に見えないジオロケーションに対するはるかに強力な一般化性を示す。

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