图像着色的目标是为灰度图像的每一个像素分配颜色,它是图像处理领域的热点问题。以U-Net为主线网络,结合深度学习和卷积神经网络设计了一个全自动的着色网络模型。在该模型中,支线使用卷积神经网络SEInception-ResNet-v2作为高水平的...图像着色的目标是为灰度图像的每一个像素分配颜色,它是图像处理领域的热点问题。以U-Net为主线网络,结合深度学习和卷积神经网络设计了一个全自动的着色网络模型。在该模型中,支线使用卷积神经网络SEInception-ResNet-v2作为高水平的特征提取器,提取图像的全局信息,同时在网络中使用PoLU(Power Linear Unit)函数替代线性整流函数(ReLU)。实验结果证明此着色网络模型能够对灰度图像进行有效的着色。展开更多
文摘图像着色的目标是为灰度图像的每一个像素分配颜色,它是图像处理领域的热点问题。以U-Net为主线网络,结合深度学习和卷积神经网络设计了一个全自动的着色网络模型。在该模型中,支线使用卷积神经网络SEInception-ResNet-v2作为高水平的特征提取器,提取图像的全局信息,同时在网络中使用PoLU(Power Linear Unit)函数替代线性整流函数(ReLU)。实验结果证明此着色网络模型能够对灰度图像进行有效的着色。
