Detta dokument undersöker villkorliga generativa kontrariska nätverk (cGN) för att övervinna en grundläggande begränsning av att använda geotaggade medier för geografisk upptäckt, nämligen dess glesa och ojämna rumsliga fördelning. Vi utbildar en CGAN att generera marknivå vyer av en plats som ges overhead bilder. Vi visar "falska" bilder på marknivå är naturligt utseende och är strukturellt liknande de verkliga bilderna. Mer påtagligt visar vi att de genererade bilderna är representativa för platserna och att de representationer som CGN lärt sig är informativa. I synnerhet visar vi att täta funktionskartor som genereras med vårt ramverk är mer effektiva för landtäcke klassificering än metoder som rumsligt interpolerar funktioner som extraheras från glesa marknivå bilder. Såvitt vi vet är vårt första arbete med att använda CGN för att generera vyer på marknivå som ges överliggande bilder för att utforska fördelarna med de inlärda representationerna.
Villkorliga GANs har också använts för att generera marknivå vyer av platser från overhead satellit bilder REF.
What is it like down there?: generating dense ground-level views and image features from overhead imagery using conditional generative adversarial networks
{'venue': "SIGSPATIAL '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}