何处有何物：从上方预测物体分布

在这项工作中，我们提出一种跨视角学习方法，其中从地面视角捕获的图像被用作弱监督标注以解译俯视图像。成果是一个用于俯视图像的卷积神经网络，能够预测从地面视角可能看到的物体类型与数量。我们在一个大规模的带地理标签的地面视角与俯视图像数据集上验证了该方法，发现尽管未经人工标注训练，我们的网络仍捕捉到了具有语义意义的特征。