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Seg-CycleGAN：基于下游任务的SAR到光学图像翻译
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
远程感知领域中，缺乏立体匹配和准确地面真实数据制约了深度神经网络的训练。通过图像到图像翻译和立体匹配的能力提供了有效解决方案。基于边缘感知的生成对抗网络通过联合优化两个任务，解决了域泛化问题。该模型产生了更好的定性和定量结果，并适用于自动驾驶等领域。
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关键要点
- 远程感知领域缺乏立体匹配和准确地面真实数据，限制了深度神经网络的训练。
- 合成图像作为替代方案缓解了立体匹配问题，但面临域泛化问题。
- 结合图像到图像翻译和立体匹配的能力提供了有效解决方案。
- 提出了一种基于边缘感知的生成对抗网络，通过联合优化图像翻译和立体匹配任务。
- 使用Sobel算子获取输入图像的边缘图像，强制保持几何一致性。
- 通过计算翻译图像的变形损失来维持立体一致性。
- 模型产生了比现有模型更好的定性和定量结果，适用于自动驾驶等领域。
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