用于图像着色的 ViT-Inception-GAN
计算机视觉与模式识别
2021-06-14 v1 机器学习
摘要
随着各类机器学习技术的显著进步与计算能力的可得，涉及图像着色的研究日益受到研究者的密切关注。传统上，图像着色一直是一项复杂任务，在色度信息赋予过程中具有相当程度的自由度。在我们提出的方法中，我们尝试使用视觉 Transformer - Inception - 生成对抗网络（ViT-I-GAN）对图像进行着色，其生成器中具有 Inception-v3 融合嵌入。为构建稳定且鲁棒的网络，我们使用视觉 Transformer（ViT）作为判别器。我们在 Unsplash 与 COCO 数据集上训练模型，以展示 Inception-v3 嵌入带来的改进。我们比较了带与不带 Inception-v3 嵌入的 ViT-GAN 之间的结果。
引用
@article{arxiv.2106.06321,
title = {ViT-Inception-GAN for Image Colourising},
author = {Tejas Bana and Jatan Loya and Siddhant Kulkarni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.06321},
year = {2021}
}
备注
12 pages