本文探讨了多种基于图像的地理定位方法，包括结合深度图像分类与核密度估计的技术、GeoCLIP、TransLocator 和 Text2Loc 等。这些方法在定位准确性和数据需求上优于传统技术，尤其在有限数据情况下表现突出。此外，混合分类-检索方案和基于大型语言模型的定位任务也展现出良好性能。

本文介绍了多种正则化技术，如Remix、AutoMix、Balanced-MixUp和Global Mixup，旨在提升深度图像分类器在不平衡数据集上的表现。实验结果表明，这些方法在不同场景下均优于现有技术，增强了分类器的鲁棒性和泛化能力。