arXiv cs.CV· Yutong Hu, Jinhui Chen, Chaoqiang Xu, Yuan Kou, Sili Zhou, Shaocheng Yan, Pengcheng Shi, Qingwu Hu, Jiayuan Li·· 5 小时前AI 评分22
CORE：百万级全球跨模态地理定位数据集与 PLANET 物理一致性学习框架
Global Cross-Modal Geo-Localization: A Million-Scale Dataset and a Physical Consistency Learning Framework
AI 导读
研究者发布 CORE，首个面向全球跨模态地理定位的百万级数据集，包含来自六大洲 225 个地理区域的 1,034,786 张跨视角图像，并利用 LVLM 零样本推理合成高质量场景描述。同时提出物理规律感知网络 PLANET，通过新型对比学习范式引导文本表征捕捉卫星影像的内在物理特征。实验显示 PLANET 显著优于现有 SOTA 方法，数据集与源码将开源。
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