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Each Part Matters: Local Patterns Facilitate Cross-view Geo-localization

  • Each Part Matters: Local Patterns Facilitate Cross-view Geo-localization

    • 时间

      • 2021

    • 作者

      • 杭州电子科技大学自动化学院（人工智能学院）智能信息处理实验室博三学生王廷宇

    • idea

      • 无人机导航，纳入了第三个图像，即：空域、地域、无人机视角

      • 关注了图像邻近区域提供的信息

      • 灵感来自于人类视觉系统解释和匹配不同观点的同一场景的过程。在识别两个不同平台的地理场景时，人类视觉系统通常采用分层处理的方式来提高判断的准确性。具体来说，人类视觉系统首先关注同一地理目标是否包含在不同的视点场景中。然后，人类视觉系统将检查地理目标周围的上下文信息，以验证匹配的正确性。当没有显著的地标时，人们通常会借助地图来寻找有区别的邻近地区。

    • method

      • 提出了一个Local Pattern Network (LPN)

      • 具有三个分支，是孪生神经网络的扩展，分别包括卫星视角、无人机视角、地面视角

        • 卫星视角和无人机视角共享权重

      • 利用ResNet作为特征提取骨架

      • 采用了“方环划分策略来划分特征”，地理目标一般分布在图像的中心，而上下文信息则呈辐射状分布在图像的四周。基于这种语义信息分布的假设，正方形环形分区的中心可以近似地位于特征映射的中心。

本文标签： 论文 Matters local Patterns part

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