Miljöuppfattning är en viktig uppgift med stort praktiskt värde och fågelperspektiv är en viktig del för att skapa panoraman över den omgivande miljön. På grund av det stora gapet och den svåra deformationen mellan fronten och fågelvyn är det svårt att skapa en fågelbild från en enda frontalvy. För att ta itu med detta problem föreslår vi BridgeGAN, dvs. en ny generativ modell för synsyntes av fåglar. För det första införs en mellanvy, dvs. homografi, för att överbrygga den stora klyftan. Därefter, beroende på de tre vyerna (frontal vy, homography vy och fågelvy) i vår uppgift, föreslås en multi-GAN-baserad modell för att lära sig den utmanande korsvisa översättningen. Omfattande experiment utförda på en syntetisk datauppsättning har visat att de bilder som genereras av vår modell är mycket bättre än de som genereras av befintliga metoder, med mer konsekvent globalt utseende och skarpare detaljer. Ablationsstudier och diskussioner visar dess tillförlitlighet och robusthet i vissa utmanande fall.
Helt nyligen föreslog Ref den första inlärningsmetoden för IPM med hjälp av ett syntetiskt dataset.
Generative Adversarial Frontal View to Bird View Synthesis
{'venue': '2018 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'journal': '2018 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}