クロスメトリックナレッジディスティレーションを活用することで、より小さな生徒モデルが教師モデルを凌駕する性能を発揮できる。
視覚的場所認識では、クエリ画像と参照画像のマッチングの信頼性を推定することが重要である。本研究では、既存の3つのアプローチ(検索ベース、データ駆動型、幾何学的検証)に加え、新しい簡単なベースライン手法(SUE)を提案し、それらの性能を比較・評価した。
