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摘要:本发明公开了一种跨视图地理定位方法及装置。将无人机图像输入孪生网络模型的第一个孪生子网络,得到无人机图像的嵌入向量特征;将卫星图像输入孪生网络模型的第二个孪生子网络,得到卫星图像的嵌入向量特征;将无人机图像嵌入向量特征和卫星图像嵌入向量特征输入至SDCL损失函数中,计算两者之间的损失,通过梯度回传进行训练,训练结束后得到最优孪生网络模型;将实时无人机图像输入最优孪生网络模型,得到匹配的卫星图像。本发明引入了对称的解耦对比学习损失,通过最大化正样本之间的相似度和最小化负样本之间的相似度来学习有效的表示,有效缓解了正负样本不平衡的问题,提升了网络对于正负样本的学习能力,提高了跨视图地理定位的匹配效果。
主权项:1.一种跨视图地理定位方法,其特征在于,包括:将训练无人机图像输入初始孪生网络模型的第一个孪生子网络中,得到所述训练无人机图像的嵌入向量特征;将训练卫星图像输入所述初始孪生网络模型的第二个孪生子网络中,得到所述训练卫星图像的嵌入向量特征;将所述训练无人机图像的嵌入向量特征和所述训练卫星图像的嵌入向量特征输入至SDCL损失函数中,计算两者之间的损失,通过梯度回传进行训练,训练结束后得到最优孪生网络模型;其中,q是所述训练无人机图像的嵌入向量特征,g是所述训练卫星图像的嵌入向量特征,G是所述训练无人机图像的嵌入向量特征的集合,Q是所述训练卫星图像的嵌入向量特征的集合,g+是与所述q匹配的正样本,是与所述q不匹配的负样本,q+是所述g匹配的正样本,是与所述g不匹配的负样本,τ是温度参数,λ是对称项的权重系数;将实时无人机图像输入所述最优孪生网络模型中,得到匹配的卫星图像。
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权利要求:
百度查询: 湖北省地理国情监测中心 一种跨视图地理定位方法及装置
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