본 논문은 드론이나 지상 카메라로 촬영한 쿼리 이미지의 위치를 지리 참조된 위성 이미지와 매칭하여 결정하는 교차 뷰 지리 위치 확인(Cross-view geo-localization) 문제를 다룹니다. 기존 접근 방식이 이미지 단위 위치 확인에 초점을 맞춘 반면, 본 논문은 검색 및 구조, 인프라 검사, 정밀 배송과 같은 응용 분야에서 객체 수준의 정확도를 요구하는 문제를 해결하기 위해 객체 수준 교차 뷰 지리 위치 확인 네트워크(OCGNet)를 제안합니다. OCGNet은 사용자가 지정한 클릭 위치를 Gaussian Kernel Transfer(GKT)를 사용하여 통합하여 네트워크 전체에서 위치 정보를 보존하고, 특징 인코더와 특징 매칭 블록에 이 정보를 이중으로 포함하여 강력한 객체 특정 위치 확인을 보장합니다. 또한, 위치 향상(LE) 모듈과 다중 헤드 교차 주의(MHCA) 모듈을 통합하여 필요에 따라 객체 특정 특징을 적응적으로 강조하거나 관련 맥락 영역으로 초점을 확장합니다. OCGNet은 공개 데이터 세트인 CVOGL에서 최첨단 성능을 달성하며, 제한된 예제에서 효과적으로 일반화하는 몇 가지 학습 기능을 보여주어 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.
