ConGeo：跨地面视角变化的鲁棒跨视角地理定位

跨视角地理定位旨在通过将地面级查询图像与其对应的地理参考空中视角进行匹配来实现定位。在真实场景中，该任务需要适应由用户以不同朝向和缩减视场角（FoV）捕获的多样地面图像。然而，现有的学习流程是特定于朝向或特定于 FoV 的，要求为不同的地面视角变化分别训练模型。此类模型严重依赖训练数据中北对齐的空间对应关系和预定义的 FoV，损害了它们在不同设置间的鲁棒性。为了应对这一挑战，我们提出了 ConGeo，一种用于地理定位的单视角和跨视角对比方法：它通过强制同一位置的地面视角变化之间的邻近性，增强了特征表示的鲁棒性和一致性，从而提高模型对朝向的不变性及其对 FoV 变化的适应力。作为跨视角地理定位的通用学习目标，当集成到最先进的流程中时，ConGeo 显著提升了三个基础模型在四个地理定位基准上针对多样地面视角变化的性能，并优于为每种地面视角变化训练独立模型的竞争方法。