ChromaGAN：基于语义类别分布的对抗式图像上色
计算机视觉与模式识别
2020-01-22 v2
摘要
灰度图像的上色是一个不适定问题，存在多个正确解。本文提出一种结合语义信息的对抗式学习上色方法。使用一个生成网络来推断给定灰度图像在语义线索条件下的色度。该网络被置于一个对抗模型中，通过学习融入对颜色及类别分布的感知与语义理解来实现上色。模型通过完全自监督策略进行训练。定性与定量结果表明，所提方法能够以逼真方式对图像上色，并取得最先进的(state-of-the-art, SOTA)结果。
引用
@article{arxiv.1907.09837,
title = {ChromaGAN: Adversarial Picture Colorization with Semantic Class Distribution},
author = {Patricia Vitoria and Lara Raad and Coloma Ballester},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.09837},
year = {2020}
}
备注
8 pages + references