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J-GLOBAL ID：202202232083620031   整理番号：22A0696265

各部問題:局所パターンはクロスビュージオローカリゼーションを促進する【JST・京大機械翻訳】

Each Part Matters: Local Patterns Facilitate Cross-View Geo-Localization

著者 (7件)： Wang Tingyu (Intelligent Information Processing Laboratory, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Zheng Zhedong (Australian Artificial Intelligence Institute, University of Technology Sydney, Ultimo, NSW, Australia) ,  Yan Chenggang (Intelligent Information Processing Laboratory, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Zhang Jiyong (Intelligent Information Processing Laboratory, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Sun Yaoqi (Intelligent Information Processing Laboratory, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Zheng Bolun (Intelligent Information Processing Laboratory, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Yang Yi (Australian Artificial Intelligence Institute, University of Technology Sydney, Ultimo, NSW, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology  (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology)
巻： 32  号： 2  ページ： 867-879  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0321A  ISSN： 1051-8215  CODEN： ITCTEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クロスビュー地理位置決めは,異なるプラットフォーム,例えば,ドローンビューカメラと衛星から同じ地理的目標のスポット画像である。極端な視点変動に起因する大きな視覚外観変化において挑戦的である。既存の方法は,通常,画像中心における地理的目標の細粒特徴のマイニングに集中するが,隣接領域における文脈情報を過小評価する。本研究では,隣接領域を補助情報として活用し,地理位置決定のための識別的手がかりを豊かにする。特に,局所パターンネットワーク(LPN)と呼ばれる簡単で効果的な深層ニューラルネットワークを導入し,エンドツーエンド方式で文脈情報を利用した。余分な部分推定器を使用せずに,LPNは正方形リング特徴分割戦略を採用し,画像中心までの距離に従って注意を提供する。それは部分マッチングを容易にし,部分表現学習を可能にした。正方形リング分割設計により,提案したLPNは回転変動に対して良好なスケーラビリティを持ち,3つの優勢なベンチマーク,すなわち,大学-1652,CVUSAおよびCVACTにおいて競合結果を達成した。さらに,提案したLPNは,さらに性能を高めるために他のフレームワークに容易に埋め込むことができることも示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 視覚 ,  位置決め ,  地理学 ,  エンドツーエンド方式 ,  モジュラ設計 ,  *ベンチマーク ,  機械学習
準シソーラス用語： 文脈情報 ,  地理位置測定 ,  ディープニューラルネットワーク ,  表現学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  情報検索一般  (AC06010H)

タイトルに関連する用語 (1件)： 促進