跨视角顺序图像定位的时序注意力
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了跨视角定位中的细粒度顺序图像定位问题，提出了一种创新的时序注意力模块（TAM），利用上下文信息显著提高定位准确性。研究结果表明，该方法在Cross-View Image Sequence（CVIS）数据集上显示出显著的定位误差减少，表明其在不同时间和区域的强大泛化能力。
本文综述了跨视域地理定位的前沿方法、技术和挑战，重点介绍了基于特征和深度学习策略。研究包括建立不同视点对应关系的方法和嵌入视图不变属性的深度学习方法。讨论了跨视域地理定位的挑战和创新解决方案，介绍了基准数据集和评估指标，并对最先进技术进行了比较分析。讨论了未来研究和跨视域地理定位在全球复杂网络环境中的应用。
