Изменения

Обширные эксперименты на наборах данных Dayton, CVUSA<ref>[http://mvrl.cs.uky.edu/datasets/cvusa/ Crossview USA (CVUSA)]</ref> и Ego2Top<ref>[https://www.crcv.ucf.edu/projects/ego2top/index.php Ego2Top: Matching Viewers in Egocentric and Top-view Videos (ECCV 2016)]</ref> показывают, что данная модель способна генерировать значительно более качественные результаты, чем другие современные методы.

На рисунке 29 проиллюстрирована структура сети. Первый этап, как было описано выше, состоит из каскадной семантически-управляемой генерацинной подсети, использующая изображения с одном представлении и условные семантические отображения в другом представлении в качестве входных данных и реконструирующая эти изображения в другом представлении. Результирующие изображения далее подаются на вход семантическому генератору для восстановления исходного семантического отображения, формируя цикл генерации. Второй этап заключается в том, что грубый синтез (англ. ''coarse synthesis'') и глубокие характеристики объединяются и передаются в модуль мультиканального выделения внимания, направленный на получение более детализированного синтеза (англ. ''fine-grained synthesis'') из большего пространства генерации и создание отображений неопределенности (англ. ''uncertainty maps'') для управления множественными потерями оптимизации (англ. ''optimization losses'').