Med tanke på en gråskala fotografi som ingång, detta papper angriper problemet med hallucination en rimlig färgversion av fotografiet. Detta problem är tydligt underskattad, så tidigare metoder har antingen förlitat sig på betydande användarinteraktion eller resulterat i omättade färgläggningar. Vi föreslår ett helt automatiskt tillvägagångssätt som producerar levande och realistiska färgläggningar. Vi omfamnar den underliggande osäkerheten i problemet genom att posera det som en klassificering uppgift och utforska att använda klass-ombalansering vid träningstid för att öka mångfalden av färger i resultatet. Systemet implementeras som en feed-forward-operation i ett CNN vid testtidpunkten och tränas på över en miljon färgbilder. Vi utvärderar vår algoritm med hjälp av ett "colorization Turing test", be mänskliga ämnen att välja mellan en genererad och marken sanning färgbild. Vår metod lurar framgångsrikt människor 20% av tiden, betydligt högre än tidigare metoder.
Som grå-till-bild metoder, REF föreslår en helt automatisk strategi som producerar levande och realistisk färgläggning.
Colorful Image Colorization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}