SDPL: Shifting-Dense Partition Learning for UAV-View Geo-Localization

核心概念

Proposing shifting-dense partition learning (SDPL) for accurate cross-view geo-localization against position deviations and scale changes.

摘要

The content introduces the shifting-dense partition learning (SDPL) framework for UAV-view geo-localization. It addresses challenges in matching images from different platforms by introducing dense partition and shifting-fusion strategies. Extensive experiments show competitive performance on University-1652 and SUES-200 datasets. The article includes an introduction, related works, detailed methods, experimental results, and conclusions.

• Introduction to UAVs and geo-localization.
• Challenges in cross-view geo-localization.
• Introduction of shifting-dense partition learning (SDPL).
• Detailed explanation of dense partition and shifting-fusion strategies.
• Experimental results on University-1652 and SUES-200 datasets.
• Conclusion and future directions.

統計資料

"Extensive experiments show that our SDPL is robust to position shifting and scale variations."
"Our SDPL achieves state-of-the-art performance on University-1652 and SUES-200."

引述

"We propose a shifting-dense partition learning (SDPL) to achieve accurate cross-view geo-localization against position deviations and scale changes."
"Extensive experiments show that our SDPL achieves state-of-the-art performance on two public datasets, i.e., University-1652 and SUES-200."

從以下內容提煉的關鍵洞見

SDPL

by Quan Chen,Ti... 於 arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04172.pdf

深入探究

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