Меню
Deep-Exemplar-based-Colorization - раскрашивание чернобелых фотографий
• Нет отзывов
Автор
Описание
Это первый метод раскрашивания картинок по образцу на основе глубокого обучения. Свёрточная нейросеть получает цветное референсное изображение и применяет его цветовую гамму к чёрно-белому. Реализация одноимённой научной работы. Реализация на Python.
Ссылка на гит: https://github.com/msracver/Deep-Exemplar-based-Colorization
Ссылка на скачивание: https://github.com/shkoliar/urban-dictionary-telegram-bot/archive/refs/heads/master.zip
Версия 9.07.2020
Учитывая эталонное цветное изображение, наша сверточная нейронная сеть напрямую сопоставляет изображение в градациях серого с выходным цветным изображением.
Предлагаемая сеть состоит из двух подсетей: подсети подобия , которая вычисляет семантическое сходство между эталоном и целью, и подсети раскрашивания, которая выбирает, распространяет и прогнозирует каналы цветности цели.
Вход включает в себя целевое изображение в градациях серого, эталонное изображение цвета и функции двунаправленного сопоставления. Мы используем Deep Image Analogy по умолчанию для создания двунаправленных картографических функций. Его можно заменить другими алгоритмами оценки плотного соответствия.
Лицензия
© Microsoft, 2017. Под лицензией MIT.
