論文の概要: VFM-Loc: Zero-Shot Cross-View Geo-Localization via Aligning Discriminative Visual Hierarchies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13855v1
• Date: Sat, 14 Mar 2026 09:23:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.447726
• Title: VFM-Loc: Zero-Shot Cross-View Geo-Localization via Aligning Discriminative Visual Hierarchies
• Title（参考訳）: VFM-Loc:識別的視覚階層の調整によるゼロショットクロスビュージオローカライゼーション
• Abstract要約: リモートセンシングにおけるCross-View Geo-Localization (CVGL) は、ジオタグ付き衛星画像とマッチングすることで、ドローンビュークエリを見つけることを目的としている。 視覚基礎モデル(VFM)から一般化可能な視覚表現を利用するゼロショットCVGLのためのトレーニングフリーフレームワークであるVFM-Locを提案する。 実験により、VFM-Locは標準ベンチマークで強いゼロショット精度を示し、大きな斜角角を持つ挑戦的なLO-UCVデータセット上で、Recall@1で教師付きメソッドを20%以上超えることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.868908918033978
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-View Geo-Localization (CVGL) in remote sensing aims to locate a drone-view query by matching it to geo-tagged satellite images. Although supervised methods have achieved strong results on closeset benchmarks, they often fail to generalize to unconstrained, real-world scenarios due to severe viewpoint differences and dataset bias. To overcome these limitations, we present VFM-Loc, a training-free framework for zero-shot CVGL that leverages the generalizable visual representations from vision foundational models (VFMs). VFM-Loc identifies and matches discriminative visual clues across different viewpoints through a progressive alignment strategy. First, we design a hierarchical clue extraction mechanism using Generalized Mean pooling and Scale-Weighted RMAC to preserve distinctive visual clues across scales while maintaining hierarchical confidence. Second, we introduce a statistical manifold alignment pipeline based on domain-wise PCA and Orthogonal Procrustes analysis, linearly aligning heterogeneous feature distributions in a shared metric space. Experiments demonstrate that VFM-Loc exhibits strong zero-shot accuracy on standard benchmarks and surpasses supervised methods by over 20% in Recall@1 on the challenging LO-UCV dataset with large oblique angles. This work highlights that principled alignment of pre-trained features can effectively bridge the cross-view gap, establishing a robust and training-free paradigm for real-world CVGL. The relevant code is made available at: https://github.com/DingLei14/VFM-Loc.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシングにおけるCross-View Geo-Localization (CVGL) は、ジオタグ付き衛星画像とマッチングすることで、ドローンビュークエリを見つけることを目的としている。 教師付き手法はクローズセットベンチマークで強い結果を得たが、厳しい視点差とデータセットバイアスのため、制約のない実世界のシナリオに一般化できないことが多い。 これらの制限を克服するために、視覚基礎モデル(VFM)から一般化可能な視覚表現を活用するゼロショットCVGLのためのトレーニングフリーフレームワークであるVFM-Locを提案する。 VFM-Locは、プログレッシブアライメント戦略を通じて、異なる視点における識別的視覚的手がかりを特定し、一致させる。 まず,一般化平均プーリングとスケール重み付きRMACを用いて階層的手がかり抽出機構を設計し,階層的信頼性を維持しながら,スケール全体の視覚的手がかりを保存する。 第2に、領域ワイドPCAと直交Procrustes解析に基づく統計多様体アライメントパイプラインを導入し、共有距離空間における不均一な特徴分布を線形に整列する。 実験により、VFM-Locは標準ベンチマークで強いゼロショット精度を示し、大きな斜角角を持つ挑戦的なLO-UCVデータセット上で、Recall@1で教師付きメソッドを20%以上超えることが示されている。 この研究は、事前訓練された機能の原則的なアライメントが、クロスビューギャップを効果的に橋渡しし、現実世界のCVGLのための堅牢でトレーニング不要なパラダイムを確立することを強調している。 関連するコードは、https://github.com/DingLei14/VFM-Loc.comで公開されている。

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