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如何利用机器学习和分布式计算来对用户事件进行聚类

导 读 机器学习,特别是聚类算法,可以用来确定哪些地理区域经常被一个用户访问和签到而哪些区域不是。这样的地理分析使多种服务成为可能,比如基于地理位置的推荐系统,先进的安全系统,或更通常来说,提供更个性化的用户体验。 在这篇文章中,我会确定对每个人来说特定的地理活动区域,讨论如何从大量的定位事件中(比如在餐厅或咖啡馆的签到)获取用户的活动区域来构建基于位置的服务。举例来说,这种系统可以识别一个用户经常外出吃晚饭的区域。使用DBSCAN聚类算法 首先,我们需要选择一种适用于定位数据的聚类算法,可以基于提供的数

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首创!BEV-CV:用鸟瞰视角变换实现跨视角地理定位

因为航拍视角和地面视角之间有很大的差异,所以跨视角地理定位一直是一个难题。本文提出了一种新方法,可以利用地理参考图像进行定位,而不需要外部设备或昂贵的设备。现有的研究使用各种技术来缩小域间的差距,例如对航拍图像进行极坐标变换或在不同视角之间进行合成。然而,这些方法通常需要360°的视野,限制了它们的实际应用。我们提出了BEV-CV,这是一种具有两个关键创新的方法。首先,我们将地面级图像转换为语义鸟瞰图,然后匹配嵌入,使其可以直接与航拍分割表示进行比较。其次,我们在该领域首次引入了标准化温度缩放的交叉熵损失,实现了比标准三元组损失更快的收敛。BEV-CV在两个公开数据集上实现了最先进的召回精度,70°裁剪的特征提取Top-1率提高了300%以上,Top-1%率提高了约150%,对于方向感知应用,我们实现了70°裁剪的Top-1精度提高了35%。

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