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OpenStreetView-5M：全球可视化地理定位之多种路径
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文构建了一个大规模数据集，研究了城市视觉定位中现有技术的性能，并设计了一种高度可扩展的训练技术CosPlace，能在多个数据集上实现最先进的表现。该技术减少了GPU内存需求并在描述符更小的情况下取得更好的结果。
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关键要点
- 构建了一个30倍于现有最大数据集的San Francisco eXtra Large数据集。
- 研究了现有技术在城市视觉定位应用中的性能表现。
- 设计了一种高度可扩展的训练技术CosPlace，将训练模型作为分类问题。
- 避免了常用对比学习的昂贵挖掘技术。
- CosPlace在多个数据集上实现了最先进的表现。
- 相对于现有技术，CosPlace减少了约80%的GPU内存需求。
- 在描述符更小的情况下取得了更好的结果。
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