Enhancing Contrastive Learning for Geolocalization by Discovering Hard Negatives on Semivariograms

📄 arXiv: 2509.21573v1 📥 PDF

作者: Boyi Chen, Zhangyu Wang, Fabian Deuser, Johann Maximilian Zollner, Martin Werner

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-09-25

💡 一句话要点

提出基于Semivariogram的对比学习方法，提升图像地理定位精度

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 图像地理定位 对比学习 半方差函数 空间正则化 难负样本挖掘

📋 核心要点

  1. 现有基于对比学习的地理定位方法忽略了地理空间中的空间依赖性，导致难以区分真假负样本。
  2. 论文提出一种空间正则化对比学习策略，利用半方差函数建模地理空间中的视觉相似度与距离的关系。
  3. 实验表明，该方法在OSV5M数据集上提升了GeoCLIP的地理定位性能，尤其是在更精细的粒度上。

📝 摘要（中文）

由于环境多样性、视觉歧义场景以及许多区域缺乏独特地标，在全球范围内实现准确而鲁棒的基于图像的地理定位极具挑战性。对比学习方法通过对齐街景图像和相应位置的特征来展现出良好的性能，但它们忽略了地理空间中潜在的空间依赖性。因此，这些方法无法解决假阴性的问题（即视觉和地理上相似但被标记为负样本的图像对），并且难以有效区分难负样本（即视觉上相似但地理上遥远的图像）。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的空间正则化对比学习策略，该策略集成了半方差函数（semivariogram），这是一种用于建模空间相关性如何随距离变化的地理统计工具。我们通过将图像在特征空间中的距离与其地理距离相关联来拟合半方差函数，从而捕获空间相关性中预期的视觉内容。利用拟合的半方差函数，我们将给定空间距离下预期的视觉差异定义为参考，以识别难负样本和假阴性样本。我们将此策略集成到GeoCLIP中，并在OSV5M数据集上对其进行评估，结果表明，显式建模空间先验知识可以提高基于图像的地理定位性能，尤其是在更精细的粒度上。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决图像地理定位中，对比学习方法难以有效区分真假负样本的问题。现有方法忽略了地理空间中图像之间的空间依赖性，导致模型容易将地理位置相近但视觉上略有差异的图像对错误地判定为负样本，从而影响定位精度。

核心思路：论文的核心思路是利用地理统计学中的半方差函数（Semivariogram）来建模图像在特征空间中的视觉差异与它们在地理空间中的距离之间的关系。通过拟合半方差函数，可以得到在特定地理距离下，图像之间预期的视觉差异，从而可以更准确地识别难负样本和假负样本。

技术框架：整体框架是在现有的对比学习框架（如GeoCLIP）的基础上，增加了一个空间正则化模块。该模块首先计算图像在特征空间的嵌入向量，然后计算图像之间的地理距离。接着，利用这些数据拟合半方差函数。在对比学习的损失函数计算过程中，利用拟合的半方差函数来调整负样本的权重，使得模型更加关注难负样本，并降低假负样本的影响。

关键创新：最重要的技术创新点在于将地理统计学中的半方差函数引入到对比学习框架中，用于建模地理空间中的空间依赖性。与现有方法相比，该方法能够显式地建模图像之间的地理关系，从而更准确地识别难负样本和假负样本。

关键设计：关键设计包括：1) 如何选择合适的半方差函数模型（例如，高斯模型、指数模型等）；2) 如何有效地拟合半方差函数，例如使用最小二乘法；3) 如何将半方差函数的信息融入到对比学习的损失函数中，例如通过调整负样本的权重。论文可能还涉及特征嵌入向量的维度选择，以及对比学习中的温度系数等参数的设置。

📊 实验亮点

论文在OSV5M数据集上验证了所提出方法的有效性。通过将该方法集成到GeoCLIP中，地理定位的精度得到了显著提升，尤其是在更精细的粒度上。具体的性能数据（例如，Recall@K指标的提升幅度）需要在论文中查找。实验结果表明，显式建模空间先验知识可以有效提高基于图像的地理定位性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于增强现实、自动驾驶、机器人导航、城市规划、环境监测等领域。通过提高图像地理定位的精度，可以为这些应用提供更准确的位置信息，从而提升用户体验和系统性能。例如，在自动驾驶中，更精确的地理定位可以帮助车辆更好地理解周围环境，从而做出更安全的决策。

📄 摘要（原文）

Accurate and robust image-based geo-localization at a global scale is challenging due to diverse environments, visually ambiguous scenes, and the lack of distinctive landmarks in many regions. While contrastive learning methods show promising performance by aligning features between street-view images and corresponding locations, they neglect the underlying spatial dependency in the geographic space. As a result, they fail to address the issue of false negatives -- image pairs that are both visually and geographically similar but labeled as negatives, and struggle to effectively distinguish hard negatives, which are visually similar but geographically distant. To address this issue, we propose a novel spatially regularized contrastive learning strategy that integrates a semivariogram, which is a geostatistical tool for modeling how spatial correlation changes with distance. We fit the semivariogram by relating the distance of images in feature space to their geographical distance, capturing the expected visual content in a spatial correlation. With the fitted semivariogram, we define the expected visual dissimilarity at a given spatial distance as reference to identify hard negatives and false negatives. We integrate this strategy into GeoCLIP and evaluate it on the OSV5M dataset, demonstrating that explicitly modeling spatial priors improves image-based geo-localization performance, particularly at finer granularity.