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TOOL · CL_121477 · Jul 2 · 04:00

新框架解决城市视觉地点识别中的地理偏差

研究人员发现城市视觉地点识别数据集中存在显著的地理不平衡，模型偏向于经常被拍摄的地点，而在访问较少的区域表现不佳。为解决此问题，他们提出了分布感知地点识别（DAPR）框架，该框架重新平衡梯度贡献并使用多尺度距离搜索来提高性能。DAPR在SF-XL基准测试中取得了显著的提升，并在MSLS和Pitts30k等各种VPR方法和数据集上展现了广泛的泛化能力。