caption-test/CLAUDE.md

Caption Quality Test for Cross-View Geo-Localization

Архитектура системы (v3, 2026-04-21) — GTA-UAV эксперимент

QUERY BRANCH (drone + L1/L2/L3 captions):
  drone_img --> DINOv3 ViT-L/16 LVD-1689M (frozen) --> CLS [B,1024]
                        |
                 proj_drone (1024->512)
                        |
  L1 (overview)    --> LRSCLIP (248 tok) --> z_L1 [768] --\
  L2 (full desc)   --> LRSCLIP (248 tok) --> z_L2 [768] ---+-- concat [B,2304]
  L3 (fingerprint) --> LRSCLIP (248 tok) --> z_L3 [768] --/        |
                                                          MLP(2304->768->512)
                                                                   |
                              GatedFusion(drone_512, text_512) --> L2-norm --> query [B,512]

GALLERY BRANCH (satellite only):
  sat_img --> DINOv3 ViT-L/16 SAT-493M (frozen) --> CLS [B,1024]
                      |
               proj_sat (1024->512) --> L2-norm --> gallery [B,512]

LOSS: InfoNCE(query, gallery) — symmetric, asymmetric weights (0.6 q->g, 0.4 g->q)
BASELINE: gate = 1.0 (text ignored)

Trainable parameters: 10.9M из 733M (1.49%)

• proj_drone: 1024x512 = ~524K
• proj_sat: 1024x512 = ~524K
• TextFusionMLP: 2304->768->512 = ~2.2M
• gate alpha: 1 scalar
• LRSCLIP partial unfreeze (last block + ln_final + text_projection): ~7.6M
• Backbones DINOv3 x2 (303M each): frozen

Image input: 256x256

DINOv3 ViT-L/16 с patch_size=16 → 16x16=256 patches на 256x256. Resize(256) + CenterCrop(256) + ImageNet normalization.

Предыдущая архитектура (v2) — UAV-GeoLoc эксперимент

Использовала GeoRSCLIP ViT-B/32 (512-dim) для обеих веток + template captions. Код в src/models/dual_encoder.py, src/datasets/visloc_with_captions.py.

Ключевые файлы

V2 (UAV-GeoLoc, GeoRSCLIP)

Файл	Назначение
src/models/dual_encoder.py	GeoRSCLIP + GatedFusion + projection heads
src/losses/multi_infonce.py	InfoNCE с cosine temperature schedule
src/datasets/visloc_with_captions.py	UAV-GeoLoc loader + template captions из path metadata
src/training/train.py	Training loop, логирование loss/gate/tau
src/eval/evaluate.py	R@K metrics, delta_r_at_1
scripts/compare_runs.py	Markdown/JSON сравнение baseline vs caption runs
scripts/generate_captions.py	Offline caption generation (template/VLM/hybrid)

V3 (GTA-UAV, DINOv3 + LRSCLIP) — DONE

Файл	Назначение
src/models/asymmetric_encoder.py	DINOv3ViT + LRSCLIPTextEncoder + TextFusionMLP + AsymmetricEncoder + GatedFusion
src/datasets/gtauav_dataset.py	GTA-UAV-LR loader + L1/L2/L3 caption parsing из VLM JSON
src/training/train_gtauav.py	Training loop с eval, AMP, CLI args (--baseline, --filter-meta)
scripts/filter_segmentation.py	Scan segm masks, output meta JSON (exclude >=90% bg+water)

Backbones (v3)

DINOv3 ViT-L/16 — Drone (web pretrained)

• Checkpoint: nn_models/DINO_WEB/dinov3-vitl16-pretrain-lvd1689m.pth
• Arch: ViT-L/16, 24 layers, 16 heads, hidden=1024, MLP=4096, 303M params
• Input: 256x256, ImageNet normalization, patch=16 → 256 patches
• Register tokens: 4, RoPE theta=100.0
• Status: frozen

DINOv3 ViT-L/16 — Satellite (sat pretrained)

• Checkpoint: nn_models/DINO_SAT/model.safetensors
• HuggingFace: facebook/dinov3-vitl16-pretrain-sat493m
• Arch: идентична DINO_WEB (ViT-L/16, hidden=1024, 303M params)
• Input: 256x256
• Config: nn_models/DINO_SAT/config.json — BROKEN (auth error), используем конфиг от DINO_WEB
• Status: frozen

DGTRS-CLIP ViT-L-14 (LRSCLIP) — Text encoder

• Checkpoint: nn_models/LRSCLIP/DGTRS-CLIP-ViT-L-14.pt
• Text dim: 768, max tokens: 248 (KPS stretched from CLIP's 77)
• Содержит: полную CLIP модель (visual + text), используем только text encoder
• GitHub: github.com/MitsuiChen14/DGTRS
• Status: partial unfreeze (last block + text_projection)

GeoRSCLIP ViT-B/32 (v2, legacy)

• Checkpoint: checkpoints/RS5M_ViT-B-32.pt
• Image encoder: ViT-B/32, 224x224, 512-dim, ~86M params — frozen
• Text encoder: 77 tokens, 512-dim — partial unfreeze

GatedFusion

• query = sigma(alpha) * drone_feat + (1 - sigma(alpha)) * text_feat
• alpha — один learnable scalar в logit-space
• init_gate = 0.7 → начальный вес image = 70%, text = 30%
• baseline_mode = True → gate = 1.0, text полностью игнорируется
• Gate value логируется каждую эпоху для интерпретации вклада текста

Text Hierarchy (L1/L2/L3)

Три уровня описаний из VLM-generated captions:

Уровень	Контент	Длина	Источник
L1 overview	Краткое описание сцены	<=30 tok	Конденсация P1
L2 full description	Детальное описание через Qwen3-VL	<=200 tok	Полный P1+P2
L3 fingerprint	Ключевые landmark'ы	<=30 tok	Конденсация P3

Все три уровня кодируются одним LRSCLIP (248 tok max). Альтернатива (Stage 2): RemoteCLIP для L1/L3 + LRSCLIP для L2.

Датасет: GTA-UAV-LR

• RGB: /home/servml/Документы/datasets/GTA-UAV-LR/

  • Drone: 33,763 PNG (512x384), altitudes 100-600m
  • Satellite: 14,640 PNG (256x256 RGBA)
  • Pairs: cross-area-drone2sate-{train,test}.json (primary split)
  • Metadata: *_drone_meta.csv (height, yaw, roll, pitch)
  • Origin: GTA V simulation (Los Santos)

• Captions: /home/servml/Документы/datasets/GTA-UAV-LR-captions/

  • Drone: 33,411 JSON (32,635 multi-paragraph P1/P2/P3 + 776 short water-only)
  • Satellite: 6,546 JSON (все multi-paragraph)
  • Формат: 3 абзаца (P1 Inventory + P2 Spatial + P3 Fingerprint)
  • Token counts: ~430 output tokens per caption

• Segmentation: /home/servml/Документы/datasets/GTA-UAV-LR-aug/

  • 48,403 images, 17 классов (background, building, road, vegetation, water, ...)
  • Modalities: segm/, depth/, edge/, chm/, safetensors/
  • Query: 512x512, DB: 256x256

Фильтрация сегментации

Meta-файл meta/seg_filter.json: исключение изображений с >=90% background(class 0) + water(class 4).

• Total: 48,403 → Passed: 37,498 (77.5%) / Excluded: 10,905 (22.5%)
• Drone: 31,188 passed / 2,575 excluded
• Satellite: 6,310 passed / 8,330 excluded (преимущественно open water tiles)

Датасет: UAV-GeoLoc (v2, legacy)

• Путь: /mnt/data1tb/cvgl_datasets/UAV-GeoLoc/
• Train: 206,108 queries, 94,709 DB crops (140 scenes, Terrain split)
• Val: 62,368 queries, 26,597 DB crops (40 scenes)
• Test: 33,472 queries, 11,684 DB crops (20 scenes)
• Index: Index/train_query.txt — query_path 0 pos_crop1 pos_crop2 ...

Конфигурации

V3 (GTA-UAV)

Параметры:

• 10 epochs, batch 64, AMP, image 256x256
• Optimizer: AdamW, per-group LR: proj=1e-4, text=1e-5 (10x lower)
• Scheduler: linear warmup (2 epochs) + cosine annealing (per-step)
• Loss: InfoNCE с learnable temperature (CLIP logit_scale), init=0.07, clamp [0.01, 0.5]
• Augmentations:
  • Drone: RandomResizedCrop(0.7-1.0), HFlip, Rotation(15°), ColorJitter, Grayscale(5%), GaussianBlur
  • Satellite: RandomResizedCrop(0.7-1.0), HFlip, ColorJitter, Grayscale(5%)
  • Eval: Resize+CenterCrop (clean, no augmentation)
• Split: 80/20 random из всех 33,708 пар (meta/train_80.json / meta/test_20.json)
• Train: 26,966 → 24,891 after seg filter
• Test: 6,742 → 6,252 after seg filter
• Скрипт: python -m scripts.make_split --ratio 0.8 --seed 42

V2 (UAV-GeoLoc, gin)

Конфиг	Gate init	Описание
conf/balanced.gin	0.7 (30% text)	Primary test
conf/baseline_no_text.gin	1.0 (no text)	Reference baseline
conf/text_heavy.gin	0.3 (70% text)	Stress test

Запуск

V3 (GTA-UAV)

# 1. Filter segmentation (exclude 90%+ background/water)
python -m scripts.filter_segmentation --output meta/seg_filter.json

# 2. Baseline (no text)
python -m src.training.train_gtauav --baseline --filter-meta meta/seg_filter.json

# 3. With captions (L1/L2/L3)
python -m src.training.train_gtauav --filter-meta meta/seg_filter.json

# 4. Compare
python -m scripts.compare_runs \
    --baseline_report out/gtauav/baseline/eval_report.json \
    --full_report out/gtauav/with_text/eval_report.json \
    --output out/gtauav/comparison.md

V2 (UAV-GeoLoc)

python -m src.training.train --config conf/baseline_no_text.gin
python -m src.training.train --config conf/balanced.gin
python -m scripts.compare_runs \
    --baseline_report out/caption_test/baseline_no_text/eval_report.json \
    --full_report out/caption_test/balanced/eval_report.json \
    --output out/caption_test/comparison.md

Метрики и Decision rule

Primary metric: Delta R@1 (drone -> satellite)

Delta R@1	Verdict
>= +3%	PASS — captions informative, proceed to production
+1% to +3%	MARGINAL — add VLM refinement, re-run
0 to +1%	WEAK — redesign caption pipeline
< 0	HARMFUL — critical bug

Eval metrics: R@1, R@5, R@10 для drone->satellite и satellite->drone Splits (GTA-UAV): cross-area (primary, harder) и same-area (sanity check) Logged per epoch: loss, temperature (tau), gate value (sigma(alpha)), lr

Бюджет времени (RTX 4090, 24 GB)

V3 (GTA-UAV, DINOv3 ViT-L/16, 256x256)

Фаза	Оценка
VRAM: 2x DINOv3-L + LRSCLIP + batch 64	~18-22 GB
GPU mem (smoke test, batch 4)	3.1 GB
Batch size	64 (default)
Total params	733M (10.9M trainable, 1.49%)

V2 (UAV-GeoLoc, GeoRSCLIP)

Фаза	Время
Один training run (10 epochs, 206K queries, batch 128)	~15-30 мин
Full test (3 варианта)	~1-1.5 ч
Evaluation per run	~2-5 мин

Связанные проекты

Text Annotation Pipeline

• Путь: /home/servml/Документы/pikaliov_obsidian/(Полякова ВЕ_Система для генерации текстовых описаний для БПЛА)/2_work/2_text_annotation/code/
• VLM: Qwen3-VL-8B AWQ (1.68 s/img)
• Scoring: SigLIP 2 (drone P3) + CLIP-RSICD (satellite P1+P2)
• Формат описаний: 3 абзаца (P1 Inventory + P2 Spatial Map + P3 Fingerprint)
• Метрики: FDR, FNR, NumAcc, LLaVA-Critic C1-C6

UAV-VisLoc Prepare

• Путь: /home/servml/Документы/code/Yaroslav/UAV-VisLoc-prepare/scripts/prepare_dataset.py
• Статус: выполнен (2026-04-17), данные в /home/servml/Документы/datasets/UAV_VisLoc_processed/ (25 GB)
• Задача: нарезка satellite кропов 512x512, stride 256 + resize drone -> 512x512
• Подробности: см. ниже

---

Downstream: NADEZHDA Teacher (DINOv3 + Multi-FiLM)

caption-test — первый этап валидации. При Δ R@1 >= +3% переход к полному teacher'у:

Этап 1 (caption-test): GeoRSCLIP + GatedFusion(text) → валидация текста
Этап 2 (teacher):      DINOv3-L + Multi-FiLM(depth, seg, CHM, normals, text)
Этап 3 (distillation): teacher ~300M → student ~5M → Jetson Orin NX

Auxiliary modalities (предвычисляются из 512x512 офлайн)

Модальность	Модель	Формат для teacher	Каналы
Depth	DepthAnything V2	continuous, log(1+d)	1
Normals	Sobel от depth	continuous	3
Segmentation	SegFormer-B5	binary per-class masks (top-K)	16-17
Canopy Height	Meta HRCH	binary bins (1-5m, 5-15m, >15m) + occupancy	4-5
Text	Qwen3-VL-8B / MobileCLIP2	embedding	-

Асимметрия sat/drone

• CHM: только satellite (модель обучена на nadir, на oblique drone не работает)
• Satellite: ~27 aux каналов, Drone: ~21 aux каналов

Fusion: Multi-FiLM

aux_features → FiLM(γ, β) → γ * DINOv3_tokens + β

Binary masks — natural FiLM gates. Modality dropout: text 0.3, CHM 0.5, seg 0.15, depth 0.1.

Планируемый эксперимент H5

Сравнение T_bin (binary masks) vs T_pyr (native feature pyramids) vs T_hybrid. Прогноз: binary masks лучше на cross-domain из-за робастности к aux-model artifacts.

---

Датасеты (справочник)

UAV-VisLoc

• Путь: /home/servml/Документы/datasets/UAV_VisLoc_dataset/
• Структура: 11 маршрутов (папки 01-11), каждая содержит:
  • drone/ — drone-снимки (XX_NNNN.JPG)
  • satelliteXX.tif — спутниковая карта
  • XX.csv — GPS-метаданные drone (num, filename, date, lat, lon, height, Omega, Kappa, Phi1, Phi2)
• Исключение: маршрут 09 — спутник разбит на 4 тайла (satellite09_01-01.tif и т.д.)
• Satellite coordinates: satellite_ coordinates_range.csv — bbox каждой карты (LT_lat_map, LT_lon_map, RB_lat_map, RB_lon_map)
• Splits: visloc_train.csv, visloc_test.csv — списки drone-снимков (TSV, full absolute paths)
• Размеры: Drone 3976x2652 / 3000x2000 (6774 снимков), Satellite от 3000x170 до 43421x38408
• GSD спутника: ~0.30 м/px (единый zoom level Google Earth для всех карт). GSD по долготе варьируется 0.23-0.27 м/px из-за косинусного эффекта широты (40°N vs 25°N), но это не разная высота съёмки. Кроп 512x512 покрывает ~154x154 м везде.

UAV-GeoLoc

• Путь: /mnt/data1tb/cvgl_datasets/UAV-GeoLoc/
• Подмножества: Country (171 scene), Terrain (200 scenes), Rot (1 scene)
• Формат пар: positive.json, semi_positive.json, db_postion.txt
• Index: train_query.txt — query_path label pos_crop1 pos_crop2 ...
• Drone: синтетика Google Earth Studio 3D, 512x512, FOV 30deg, heights 100/125/150m
• Satellite: кропы из merge.tif, доминирующий размер 200x200

Скрипт подготовки UAV-VisLoc

• Путь: /home/servml/Документы/code/Yaroslav/UAV-VisLoc-prepare/scripts/prepare_dataset.py
• Статус: выполнен (2026-04-17)

Запуск

python scripts/prepare_dataset.py \
    --src /home/servml/Документы/datasets/UAV_VisLoc_dataset \
    --dst /home/servml/Документы/datasets/UAV_VisLoc_processed \
    --crop-size 512 --stride 256 --target-size 512

Pipeline

1. Resize drone -> 512x512 (JPEG, quality=95)
2. Stitch satellite tiles для маршрута 09 (4 тайла -> 44800x33280)
3. Нарезка satellite -> кропы 512x512, stride 256, сохранение без downscale (PNG)
4. GPS для каждого кропа из bbox карты + позиция в grid
5. Match drone->crop через vectorized haversine (positive = ближайший, semi-positive = +/-1 в grid)
6. Metadata: positive.json, semi_positive.json, db_postion.txt (per route)
7. Index: train_query.txt, test_query.txt, train_db.txt, test_db.txt, all_db.txt

Форматы выходных файлов (совместимость с UAV-GeoLoc)

Файл	Формат
positive.json	{frame_id: [crop_name]}, ключ = frame ID без route prefix ("0001")
semi_positive.json	{frame_id: [crop1, crop2, ...]}, соседи +/-1 в grid
db_postion.txt	tab-separated: name\tlon\tlat\tscale_lon\tscale_lat
train_query.txt	route/drone/file.JPG 0 route/DB/img/crop1.png ...
train_db.txt / test_db.txt	все кропы всех маршрутов (gallery одинаковая, split по query)

Результаты (target-size 512)

• Drone: 6,744 images 512x512 (без маршрута 07: 30 excluded)
• Satellite кропов: 74,807 (512x512, без downscale)
• Размер на диске: 25 GB
• Median distance drone->crop: 25.9m, P99: 45.7m
• Память при генерации: до ~8.7 GB RAM (маршрут 09 stitched 44800x33280)
• Разрешение 512 для downstream задач (сегментация, depth, normals); resize до 256x256 в dataloader

Ревью и исправления (2026-04-17)

1. train_db.txt/test_db.txt содержали только matched кропы -> теперь все ~74K (полная gallery)
2. db_position.txt -> db_postion.txt (совместимость с UAV-GeoLoc), добавлены scale_lon/scale_lat, tab-separator
3. positive.json ключи были filename (01_0001.JPG) -> теперь frame_id (0001)
4. Semi-positive поиск O(n) -> O(1) через dict lookup по (x,y) grid
5. Удален мёртвый код (haversine_m, defaultdict import)

Известные ограничения

• Нет val split (только train/test, как в оригинальном UAV-VisLoc)
• 6 drone в маршруте 06 (06_0093-06_0098) за пределами спутниковой карты (distance >1000m)
• Большие спутниковые карты загружаются целиком в RAM при генерации (до 8.7 GB для route 09)