Cross View Image To Image Translation

Cross-View Image-to-Image Translation ist eine Technik im Bereich der Computer Vision, die darauf abzielt, das Abbildungsverhältnis zwischen verschiedenen Ansichten oder Modalitäten zu erlernen, um Bilder von einer Ansicht oder Modaltät in eine andere zu konvertieren. Das Ziel dieser Technologie besteht darin, hochwertige und semantisch konsistente Bilder im Zielbereich zu generieren, um die Datenvielfalt zu erhöhen und die Generalisierungsfähigkeiten von Modellen zu verbessern. Ihr Anwendungswert ist weitreichend und umfasst Bereiche wie medizinische Bildanalyse, Fernerkundungsbildverarbeitung und Umwelterkennung in autonomen Fahrzeugsystemen. Sie hilft effektiv dabei, das Problem der unzureichenden Daten zwischen Bereichen zu lösen und fördert die Integration und Nutzung von multimodalen Daten.