Abstrakt. I detta dokument föreslår vi en djup neural nätverk strategi för att kartlägga 2D pixel koordinater i en bild till motsvarande RedGreen-Blue (RGB) färgvärden. Det neurala nätverket kallas CocoNet, dvs. Koordinat-till-färg-nätverk. Under träningen lär sig det neurala nätverket att koda indatabilden i sina lager. Närmare bestämt lär sig nätverket en kontinuerlig funktion som approximerar de diskreta RGB-värden som provtas över de diskreta 2D pixelplatserna. Vid testtid, givet en 2D pixel koordinat, neurala nätverket kommer att producera ungefärliga RGB-värden för motsvarande pixel. Genom att överväga varje 2D pixel plats, kan nätverket faktiskt rekonstruera hela den lärda bilden. Det är viktigt att notera att vi måste träna ett individuellt neuralt nätverk för varje ingångsbild, d.v.s. Ett nätverk kodar bara en enda bild. Såvitt vi vet är vi först med att föreslå ett neuralt tillvägagångssätt för att koda bilder individuellt, genom att lära en kartläggning från 2D pixel koordinatutrymme till RGB färgrymd. Vår neurala bildkodning metod har olika låg nivå av bildbehandling program som sträcker sig från bildkodning, bildkomprimering och bild denoiserande till bildomsampling och bild färdigställande. Vi utför experiment som inkluderar både kvantitativa och kvalitativa resultat, visar nyttan av vår strategi och dess överlägsenhet jämfört med standard baslinjevärden, t.ex. Bilateral filtrering eller bikubisk interpolering. Vår kod finns på https://github.com/paubric/python-fuse-coconet.
Det enda andra exemplet, till vår kännedom, ges av CocoNet REF, ett djupt neuralt nätverk som kartlägger 2D pixel koordinater till RGB färgvärden.
CocoNet: A deep neural network for mapping pixel coordinates to color values
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}