MOGeo：超越单对象跨视图目标地理定位
计算机视觉与模式识别
2026-03-27 v2
摘要
跨视图目标地理定位（Cross-View Object Geo-Localization, CVOGL）旨在定位查询图像中感兴趣的对象在对应卫星图像中的位置。现有方法通常假设查询图像仅包含单个对象，与现实世界应用中复杂的多对象地理定位需求不符，难以适用于实际场景。为弥合这一差距，我们提出一种新任务，即跨视图多对象地理定位 (Cross-View Multi-Object Geo-Localization, CVMOGL)。为推进CVMOGL任务，我们首先构建了一个基准数据集CMLocation，包含两个数据集：CMLocation-V1和CMLocation-V2。进一步，我们提出一种新型的跨视图多对象地理定位方法MOGeo，并对其进行基准测试。针对各种应用场景开展大量实验，以验证方法的有效性。结果表明，在更贴近现实的设置下，跨视图目标地理定位仍是一个具有挑战性的问题，鼓励该领域进一步研究。
引用
@article{arxiv.2603.13843,
title = {MOGeo: Beyond One-to-One Cross-View Object Geo-localization},
author = {Bo Lv and Qingwang Zhang and Le Wu and Yuanyuan Li and Yingying Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.13843},
year = {2026}
}