EarthMatch：用于宇航员摄影精细定位的迭代共配准方法
计算机视觉与模式识别
2024-07-04 v2
摘要
宇航员摄影的精确像素级地理定位对于释放此类独特遥感地球数据的潜力至关重要，特别是其在灾害管理和气候变化研究中的应用。近期的工作确立了宇航员摄影定位任务，但要么对于大规模部署而言成本过高，要么生成的定位过于粗糙。因此，我们提出 EarthMatch，这是一种迭代单应性估计方法，能够在保持对速度重视的同时，对宇航员照片进行精细定位。我们将宇航员摄影基准 AIMS 重新聚焦于地理定位任务本身，并在此数据集上证明了我们方法的有效性。此外，我们提供了一种新的、公平的图像匹配器比较方法，并对我们定位流水线中的不同匹配模型进行了广泛评估。我们的方法将能够对450万张且不断增长的地球宇航员摄影集进行快速准确的定位。包含代码和数据的网页见 https://earthloc-and-earthmatch.github.io
引用
@article{arxiv.2405.05422,
title = {EarthMatch: Iterative Coregistration for Fine-grained Localization of Astronaut Photography},
author = {Gabriele Berton and Gabriele Goletto and Gabriele Trivigno and Alex Stoken and Barbara Caputo and Carlo Masone},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.05422},
year = {2024}
}
备注
CVPR 2024 IMW - webpage: https://earthloc-and-earthmatch.github.io