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跨视角地理定位
UniGeoRS：面向三视角地理定位的统一基准
UniGeoRS: A Unified Benchmark for Tri-view Geo-Localization
提供了卫星-无人机-地面三平台统一的地理定位基准与训练数据，并给出 CAME 这一可插拔的候选重排序模块——通过动态聚合 top-ranked 候选的上下文来精炼特征，可直接套用到现有跨视角检索/匹配流程中提升鲁棒性。
SinGeo：释放单模型潜力实现鲁棒的跨视角地理定位
SinGeo: Unlock Single Model's Potential for Robust Cross-View Geo-Localization
论文提出的课程学习策略和一致性评估方法可被视觉研究者复用于提升模型对视角变化的鲁棒性，例如在跨视角定位、无人机视觉等任务中设计渐进式训练和稳定性度量。
RHO：基于OpenStreetMap的鲁棒整体度量跨视角地理定位
RHO: Robust Holistic OSM-Based Metric Cross-View Geo-Localization
提出基于全景图与OSM的度量跨视角地理定位新设定，并设计Split-Undistort-Merge模块处理全景畸变、Position-Orientation Fusion机制融合位置与朝向，为视觉定位中全景畸变校正与多模态融合提供可复用技术。
PAUL：不确定性引导的分区与增强用于噪声对应下的鲁棒跨视角地理定位
PAUL: Uncertainty-Guided Partition and Augmentation for Robust Cross-View Geo-Localization under Noisy Correspondence
针对跨视角地理定位中因GPS漂移导致的图像对空间错位（噪声对应）问题，提出基于数据不确定性和损失模式划分干净/噪声样本、并对高置信区域做局部增强的鲁棒训练框架，可复用于其他存在标注噪声或弱对应的视觉检索/匹配任务。
MOGeo：超越一对一跨视角目标地理定位
MOGeo: Beyond One-to-One Cross-View Object Geo-localization
论文提出跨视角多目标地理定位任务并构建基准数据集，为视觉定位研究提供了更贴近现实的多目标设定和评测协议，可推动多目标跨视角匹配方法的发展。
GeoBridge：一种语义锚定的多视角基础模型，桥接图像与文本以实现地理定位
GeoBridge: A Semantic-Anchored Multi-View Foundation Model Bridging Images and Text for Geo-Localization
用文本描述作为语义锚点桥接无人机、街景全景与卫星多视角特征，实现双向跨视角匹配与语言到图像检索；其语义锚点对齐机制可迁移到任何需要跨视角/跨模态特征对齐的检索任务。
Geo2：几何引导的跨视角地理定位与图像合成
Geo2: Geometry-Guided Cross-view Geo-Localization and Image Synthesis
利用几何基础模型（如 VGGT）提取的三维几何先验，构建共享的三维感知潜空间来桥接地面与航拍视角，为跨视角定位与双向图像合成提供统一框架；其 GeoMap 和 GeoFlow 设计可复用于其他需要跨视角几何对齐的任务。
超越瓦片匹配：弥合未对齐的航空与卫星视角以实现纯视觉无人机导航
Beyond Matching to Tiles: Bridging Unaligned Aerial and Satellite Views for Vision-Only UAV Navigation
把跨视角地理定位从「匹配地图瓦片」转为「从邻域特征联合回归绝对位置与航向」，并显式编码相对空间关系以抵抗视角差异与错位，对做无人机/遥感定位与视觉导航的人是一个可直接复用的轻量化范式。