Proceedings of the International scientific and practical conference ―Cambridge Science and Education Conference‖ (May 15-17, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. - Cambridge, United Kingdom, 2026. - 429 p.

128 неправильні локації. Саме тут випадкове формування батчів часто стає слабким місцем навчання. Метою роботи є обґрунтування ролі hard negative sampling у навчанні моделей cross-view geo-localization та визначення його впливу на якість візуальних ознак для пошуку місця розташування. У retrieval-based постановці кадр-запит і супутниковий фрагмент кодуються енкодером у нормалізовані embedding-вектори, а їх подібність оцінюється через cosine similarity. Навчання часто виконується за InfoNCE, де правильна пара зближується, а інші елементи батчу виступають негативними прикладами [3]. Якщо ці негативи випадкові, більшість із них є занадто легкою: наприклад, міський кадр порівнюється з полем або лісом з іншого регіону. Модель тоді вчиться грубо розрізняти тип місцевості, але гірше працює з повторюваними дорогами, кварталами, береговими лініями чи сільськогосподарськими ділянками. Hard negative sampling. Hard negative sampling навмисно додає у батч неправильні, але складні для розрізнення приклади. У cross-view задачах це можуть бути географічно близькі фрагменти, візуально схожі місця або кадри з тієї самої області, але з іншими координатами [4]. Такий підхід змушує модель шукати тонші ознаки: конфігурацію доріг, межі полів, форму забудови, водойми, лінії рослинності. Очікуваний ефект hard negative sampling полягає у формуванні більш дискримінативного embedding-простору без обов‘язкового ускладнення архітектури. Для наборів даних на кшталт UAV-VisLoc, де є різні висоти польоту, кути орієнтації та типи місцевості, це особливо важливо [5]. Водночас метод має ризики. Якщо негативи вибирати занадто близько, у батч можуть потрапити фактично релевантні зображення, і модель отримає хибний штраф. Тому потрібні мінімальний просторовий поріг, змішування випадкових і складних негативів та поступове вмикання visual mining після початкового етапу навчання.