초록
우리는 지상(거리) 뷰와 공중(정상) 뷰라는 두 가지 극히 다른 시점 간의 이미지 생성 문제를 다룹니다. 이미지 합성 자체가 매우 어려운 컴퓨터 비전 과제이며, 특히 다른 시점의 이미지를 조건으로 하는 생성은 더욱 어렵습니다. 시점의 차이로 인해 이 두 시점 사이에서 겹치는 시야각이 작고 공통된 내용도 거의 없습니다. 이에 우리는 시점 간의 픽셀 정보를 유지하여 생성된 이미지가 교차 시점 입력 이미지의 실제적인 표현이 되도록 하기 위해 노력합니다. 이를 위해, 공통 시야각을 기반으로 이미지를 시점 간에 매핑하기 위한 안내로서 호모그래피(homography)를 사용하는 것을 제안합니다. 그런 다음, 변환된 이미지의 결손 영역을 보완하고 실제감을 더하기 위해 생성적 적대 신경망(generative adversarial networks)을 사용합니다. 우리의 철저한 평가와 모델 비교는 기하학적 제약 조건을 활용하면 생성된 이미지에 미세한 세부 사항을 추가할 수 있으며, 순수하게 픽셀 기반 합성 방법보다 교차 시점 이미지 합성에 더 나은 접근 방식일 수 있음을 입증합니다.