无人机参考定位：一种用于无人机自主定位的高效异质空间特征交互方法
计算机视觉与模式识别
2024-08-29 v3
摘要
图像检索（IR）已成为无人机（UAV）自主定位的一种有前景的方法。然而，基于 IR 的方法面临若干挑战：1）预处理和后处理带来显著的计算与存储开销；2）双源特征之间缺乏交互损害了精确的空间感知。本文中，我们提出一种高效的异质空间特征交互方法，称为无人机参考定位（DRL），旨在将无人机视角图像在卫星影像中定位。与将不同数据源孤立处理再进行余弦相似度计算的传统方法不同，DRL 促进了异质特征的可学习交互。为实现所提出的 DRL，我们设计了两个基于 transformer 的框架，Post-Fusion 和 Mix-Fusion，支持端到端训练与推理。此外，我们引入随机尺度裁剪和权重平衡损失技术，以增强配对数据并优化正负样本权重之间的平衡。另外，我们构建了一个新数据集 UL14，并建立了针对 DRL 框架的基准。相比传统 IR 方法，DRL 在显著降低计算时间（1/7）和存储开销（1/3）的同时，实现了更优的定位精度（MA@20 +9.4%）。数据集与代码将公开可用。数据集与代码见 \url{https://github.com/Dmmm1997/DRL}。
引用
@article{arxiv.2208.06561,
title = {Drone Referring Localization: An Efficient Heterogeneous Spatial Feature Interaction Method For UAV Self-Localization},
author = {Ming Dai and Enhui Zheng and Jiahao Chen and Lei Qi and Zhenhua Feng and Wankou Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.06561},
year = {2024}
}
备注
15 pages, 14 figures