中科院与阿里云合作开发的全栈式图片地理位置预测大型模型 — AddressCLIP

AddressCLIP指的是什么？

AddressCLIP 是一款依托于 CLIP 技术打造的图像地理位置预测工具，该技术由中科院自动化所及阿里云共同研发。此模型能够通过单张图片实现精确到街道级别的位置识别，并直接输出拍摄地点的文字描述。与传统的地理定位方法不同，AddressCLIP 不需要依赖复杂的 GPS 系统，而是利用了图像-文本的对齐技术和图像-地理位置匹配技术来关联视觉特征和实际空间坐标。在多种数据集上的测试表明，它的表现超越了许多现有的多模态模型。此工具可应用于社交媒体中的个性化内容推荐，并能够与大型多模态系统结合使用，以提供更为丰富的地址及地理信息查询服务。

AddressCLIP的核心作用

• 全程图像地理位置确定该模型能够利用单张图片达到街级精确的位置识别，摆脱了对复杂GPS系统的依赖。它借助于图像和位置描述的一致性匹配，实现了视觉特性与地理位置数据的有效融合。
• 图片与文字位置的协调一致通过对 CLIP 训练架构的优化，并加入图像与位置描述间的对比损耗、图像同意义层面的比较损耗及确保图片与地理位置相符的校准损耗，达到了精确且均衡的图文定位同步效果。
• 具备敏捷的逻辑思维能力在进行推理时，AddressCLIP 可以应对各种格式的潜在地址文本，并不局限于训练数据所采用的书写规范。这使得该模型具备了较强的实用灵活性与广泛的适用能力。
• 融合多种模式的潜能能够与多种类型的大规模模型融合，实现更加多样化的地理位置及地图相关信息的互动查询，并为用户提供智能化的城市与地域咨询服务。

AddressCLIP的核心技术概念

• 数据的筹备及初步加工科研人员起初利用多种模式融合的技术手段（例如BLIP模型），自动为街道视图图片添加描述性的文字标签。随后，他们把这类描述性文字和位置相关的文字段落结合在一起，以此来增强图像内容与具体地址信息之间的语义连贯性和关联度。
• 优化后的比较学习结构AddressCLIP 优化了 CLIP 的训练架构，加入了三个新的损失函数：图象与位置描述的对比损耗、图象与意义间的对比损耗及图象同地理位置的一致性损耗。通过这些调整，使得模型能够更精准地同步图像属性和位置文本信息之间的关系。
• 几何结构分析及位置对应关系探索借鉴了流形学习的理念，该模型认为，在实际地理位置上邻近的两点，在它们对应的地址和图像特性于特性的维度中也应该表现出相似性。利用图片间的地理间距作为参照来调控特性维度内的间隔一致性，促使所学得的特征空间分布更为均匀一致。
• 全程推理功能经过培训之后，AddressCLIP 可以利用提供的地址备选集合来推断图片的拍摄位置。得益于其训练过程中实现了图像和地点描述的有效匹配，该模型能够适应多种格式的地址文本输入，在进行预测时表现出较高的灵活性。

该项目的位置为AddressCLIP网址

• 官方网站建设项目：https://github.io/addressclip
• GitHub代码库：在GitHub上可以找到由xsx1001维护的项目AddressCLIP，网址是https://github.com/xsx1001/AddressCLIP。
• 关于arXiv的技术文章在学术预印本网站上有一篇可供查阅的论文，其在线地址为：https://arxiv.org/pdf/2407.08156，该链接直接指向了PDF格式的研究文档。

AddressCLIP的使用场合

• 城乡治理与设计于城市的巡视与管控工作中，相关人员能够通过拍照并借助 AddressCLIP 迅速获取图像中的精确地理位置数据，这极大促进了城市治理工作的高效运行。
• 社交平台与媒体报道于社交网络中，使用者上传的照片能够被 AddressCLIP 自动分析并确定其拍摄的具体位置，进而给出详尽的位置数据。
• 旅行与导引在旅行行业中，旅客能够通过摄取景区的照片，并利用 AddressCLIP 来获取该地点的具体位置与相关详情，从而更有效地安排日程并进行定位引导。
• 根据地点提供定制化建议利用多模态大模型的力量，AddressCLIP 能够在如社交媒体之类的平台上实现根据用户位置进行定制化的内容推荐。
• 智慧城市与地理位置辅助工具能够与多种类型的大规模模型融合，为用户提供更为智能化的都市及地域辅助服务，助力解答有关地点和地理位置的相关疑问。