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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 1,078 - 1,083 (6page)
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Cross-view geo-localization (CVGL) is the problem of determining the location of a ground-level camera with respect to an extensive database of geo-tagged aerial images. While GNSS can provide location data, using images alone for localization can be especially beneficial in scenarios where GNSS signals are obstructed or unreliable. Although CVGL is treated as a retrieval-based visual place recognition (VPR) task, it is more challenging due to the critical viewpoint domain gap. To reduce this gap, contrastive learning methods have demonstrated superior performance, especially by applying hard negative sampling. However, the issue with previous hard negative sampling is its high computational cost, making training time-consuming when performed at every epoch. In this study, we propose a more effective hard negative sampling method. We introduce sampling strategies that remove unnecessary similarity map calculations, effectively computing only for the queries. We utilize the proposed effective hard negative sampling method, conducting contrastive learning with the information noise-contrastive estimation (InfoNCE) loss function. Our work demonstrated more efficient training and superior performance compared with the existing approaches on CVUSA and VIGOR, common cross-view datasets.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORKS
3. METHODOLOGY
4. EXPERIMENTAL RESULT
5. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (0)
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