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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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