大模型之家讯 斯坦福大学的研究团队最近合作开发了一款名为PIGEON的AI工具，该工具将语义地理单元创建与标签平滑相结合，对街景图像进行了CLIP视觉转换器的预训练，并利用ProtoNets在候选地理单元集上细化位置预测。PIGEON在「照片猜国家」的子任务上实现了91.96%的正确率，40.36%的猜测在距离目标25公里以内。这也是过去五年来第一篇没有军事背景资助的、最先进的图像地理定位相关的论文。PIGEON的研发标志着在图像地理定位领域取得了显著的突破。
大模型之家讯 斯坦福大学的研究团队最近合作开发了一款名为PIGEON的AI工具，该工具将语义地理单元创建与标签平滑相结合，对街景图像进行了CLIP视觉转换器的预训练，并利用ProtoNets在候选地理单元集上细化位置预测。PIGEON在「照片猜国家」的子任务上实现了91.96%的正确率，40.36%的猜测在距离目标25公里以内。这也是过去五年来第一篇没有军事背景资助的、最先进的图像地理定位相关的论文。PIGEON的研发标志着在图像地理定位领域取得了显著的突破。