방향 안내 대조 학습을 이용한 UAV 시점 지오위치 결정

데이터 중심의 세상에서 관련 멀티미디어 콘텐츠를 검색하는 것은 주요 문제 중 하나입니다. 드론의 확산으로 인해 고품질의 공중 영상이 처음으로 광범위한 대상에게 제공되고 있습니다. 이러한 영상을 애플리케이션에 통합하면 GPS 없이 지오로케이션(geo-localisation)이나 위치 교정을 가능하게 할 수 있습니다.본 논문에서는 UAV 시점의 지오로케이션을 위한 방향 안내 훈련 프레임워크를 제시합니다. 계층적 로케이션 방법을 통해 드론 이미지의 방향성이 위성 영상과 관련하여 추정됩니다. 우리는 이 의사 라벨(pseudo labels)을 예측하기 위해 대조적으로 학습된 임베딩(contrastive learned embeddings)을 기반으로 하는 경량 예측 모듈을 제안합니다. 실험적으로 이 예측 모듈이 훈련을 지원하고 이전 접근법보다 우수한 성능을 보이는 것을 입증하였습니다. 추출된 의사 라벨은 위성 영상의 일치된 회전을 증강(augmentation)으로 사용하여 일반화 능력을 더욱 강화할 수 있게 합니다. 추론 단계에서는 더 이상 이 방향 모듈이 필요하지 않으므로 추가적인 계산은 요구되지 않습니다. 우리는 University-1652와 University-160k 데이터셋에서 최신 기술(state-of-the-art) 수준의 결과를 달성하였습니다.