本研究提出了一种自监督学习框架，通过训练适配器将不同视角的特征映射到统一空间，解决交叉视图地理定位挑战。实验证明该方法在减少参数和仅使用无标签数据的情况下，相较于标准模型和有监督方法，性能有显著改进，并具有广泛应用潜力。

本研究提出了一种自监督学习框架，通过训练适配器将不同视角的特征映射到统一空间，解决交叉视图地理定位挑战。实验证明该方法在减少参数和仅使用无标签数据的情况下，相较于标准模型和有监督方法，性能有显著改进，并具有广泛应用潜力。

本研究提出了一种自监督学习框架，通过训练适配器将不同视角的特征映射到统一空间，解决交叉视图地理定位挑战。方法在减少参数和仅依靠无标签数据的情况下，相较于标准模型和有监督方法，性能显著改进，具有广泛应用潜力。