クロスビューイメージジオロケーション（Cross-view Image Geo-localization）は、異なる視点のイメージ間の一致を通じて、類似性の最も高いリファレンスイメージを検索し、それによってGPSタグを使用して位置を決定する機能です。従来の単一視点の画像の地理位置決めは、データセットの品質、スケール、位置の精度などの要因に制限されており、そのため近年、多くの研究者や機関が一連のクロスビュージオロケーションデータセットを発表し、位置の精度を向上させるためのデータの基盤を提供しています。しかし、現在、クロスビューイメージジオロケーションデータセットに対する体系的な分析が不足しています。本論文では、クロスビューイメージジオロケーションの32のクラシックなデータセットについて、視点情報、構築タイプ、実際の程度、時相情報などの4つの側面から分類体系を作成し、データセットの基本情報をまとめます。また、メタデータ、影響力、キーワード、入手先、および適用領域の5つの側面からクロスビューイメージジオロケーションデータセットを深く分析し、現在の主流アルゴリズムを整理しました。最後に、データセットのマルチモードトレンド、大規模モデル手法、画像の干渉物処理、モデル最適化の4つの側面から、クロスビュー位置決めデータセットの将来の方向性を探り、関連する研究者に参考資料を提供することができます。

Cross-view; イメージジオロケーション; データセット; ディープラーニング; 無人機; イメージ検索; イメージマッチング; コンピュータビジョン