JASPER_W_

  • 12

    获得赞
  • 24

    发布的文章
  • 0

    答辩的项目

改进空间相干性和边界定位的自动着色

深度学习

最后更新 2020-06-15 11:26 阅读 169

最后更新 2020-06-15 11:26

阅读 169

深度学习

image.png核心思想和贡献

一种基于DCNN的新颖的自动着色框架。 通过边界引导的局部CRF和颜色变换的CNN作为后处理步骤,不仅能够从灰度图像中捕获详细的边缘信息以促进更好的颜色标记,而且还可以从标记结果中学习映射 将颜色容器固定为最终颜色值。 

提出了两个新的关于空间一致性的着色效果评价指标 

architecture

image.pngBoundary-Guided CRF

image.pngBoundary-Guided CRF

image.pngimage.pngimage.pngRegional Color Consistency

image.pngimage.pngBoundary Localizationimage.pngBoundary Localizationimage.pngimage.pngUser Study

image.png总结

•通过引入边界信息,让着色符合空间一致性,避免颜色在边界附近产生渗透的现象 

•在前人论文的基础上,进一步细化颜色值,让着色看起来更加真实 

•是否可以将新的评价指标体现在loss中?

本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接地址:https://www.flyai.com/article/555
讨论
500字
表情
每日优质讨论奖励 20FAI
发送
每日优质讨论奖励 20FAI
删除确认
是否删除该条评论?
取消 删除