主要观点总结
本文介绍了一种跨视角图像地理定位方法，通过全景BEV联合检索网络进行街景图像的地理定位。该方法通过利用地面平面假设和几何关系，将街景全景图像转换为BEV视图，从而减少了与卫星图像之间的差距。作者引入了一个新的数据集CVGlobal，以更接近实际场景的跨视角数据集，并进行了广泛的实验评估。
关键观点总结
关键观点1: 全景BEV联合检索网络
作者提出了一种新的跨视角图像地理定位方法，通过全景BEV联合检索网络进行街景图像的检索。该方法结合了街道视角全景图和BEV图像进行卫星检索，克服了BEV表示的感知范围有限问题，全面感知全球布局和局部细节。
关键观点2: CVGlobal数据集的引入
作者引入了一个新的跨视角数据集CVGlobal，该数据集更接近实际应用场景，包含了跨区域、跨时间以及街道视图到地图检索的任务，旨在全面评估算法性能。
关键观点3: 显式全景BEV变换
作者提出了一种显式的全景BEV变换方法，通过几何关系和地面平面假设，将街景全景图像转换为BEV视图，无需进行内部或深度估计，有效地减小了街景和卫星视角之间的差距。
关键观点4: 双分支检索结构
作者采用了双路径结构来实现街道视图全景图像和BEV的协同检索任务。街道视图检索分支直接使用原始街道视图输入，覆盖更广泛的观察范围，而BEV检索分支则使用转换后的EP-BEV输入，强调街道视图附近的多视图信息。
关键观点5: 广泛的实验评估
作者在多个数据集上进行了实验评估，包括CVUSA、CVACT、VIGOR以及作者自己的CVGlobal数据集。实验结果表明，作者的方法在跨视角图像检索任务上取得了显著的效果。
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ADAS Laboratory 点击上方 蓝字 关注 智驾实验室 加入【 智驾实验室 】交流群， 获取更多内容和资料 跨视角定位通过将街景图像与地理定位的卫星数据库匹配来确定街景图像的地理位置。由于视角和几何差异的剧烈变化，出现了许多挑战。在这篇论文中，作者提出了一种新的跨视角图像地理定位方法，即全景BEV联合检索网络（Panorama-BEV Co-Retrieval Network）。 具体来说，通过利用地面平面假设和几何关系，作者将街景全景图像转换为BEV视图，从而减少了街景全景图像与卫星图像之间的差距。在现有的街景全景图像和卫星图像检索中，作者引入了BEV和卫星图像检索分支进行协同检索。通过保留原始街景检索分支，作者克服了BEV表示的感知范围有限问题。作者的网络使街景图像捕捉位置的全球布局和局部细节得到全面的感知。此外，作者引入
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