....................................... Vår föreslagna metod färglägger en gråskala bild (le ), guidad av glesa användaringångar (andra), i realtid, vilket ger möjlighet att snabbt generera flera rimliga färgiseringar (mellan till höger). Foto av Migrant Mor av Dorothea Lange, 1936 (Offentlig Domän). Vi föreslår ett djupt lärande för användarstyrd bildfärgning. Systemet kartlägger direkt en gråskala bild, tillsammans med glesa, lokala användare "hints" till en utgång färgläggning med en Convolutional Neural Network (CNN). I stället för att använda handgjorda regler sprider nätverket användarredigering genom att samla lågnivåsignaler tillsammans med semantisk information på hög nivå, som inhämtas från storskaliga data. Vi tränar på en miljon bilder, med simulerade användaringångar. För att vägleda användaren mot ett eektivt inmatningsval rekommenderar systemet troliga färger baserade på inmatningsbilden och aktuella användaringångar. Färgläggning utförs i ett enda feed-forward-pass, vilket möjliggör realtidsanvändning. Även med slumpmässigt simulerade användaringångar, visar vi att det föreslagna systemet hjälper nybörjare användare snabbt skapa realistiska färganpassningar, och o ers stora förbättringar i färgning kvalitet med bara en minuts användning. Dessutom visar vi att ramen kan införliva andra användare "hints" till önskad färgläggning, visar ett program för färg histogram överföring.
Dessutom föreslås en metod för gles, användarstyrd färgning av gråskala bilder i REF.
Real-time user-guided image colorization with learned deep priors
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}