흑백 사진 음영처리(2/2)

전편흑백 사진 음영처리(1/2)의 후속

Colorful Image Colorization

세 번째는UC 버클리 연구.
모범

We embrace the underlying uncertainty of the problem by posing it as a classification task and use class-rebalancing at training time to increase the diversity of colors in the result.
...
the loss function is dominated by desaturated ab values. We account for the classimbalance problem by reweighting the loss of each pixel at train time based on the pixel color rarity.
논문을 읽지 않으면 이해가 잘 안 돼요. (읽어도 이해가 안 될 수도 있어요. 웃음) abvalue의 권중 재계산을 통해 학급 조정 결과가 오색찬란해졌어요.
결과
먼저 논문의 결과를 봅시다.

확실히 오색찬란해지긴 하지만 색깔을 넣지 않은 부분도 많아요.
실제로 해봐.
보조 라이브러리는 전편 에 설치된 Caffe입니다.
호스트를 다운로드합니다.git clone -b master --single-branch https://github.com/richzhang/colorization.git프레젠테이션은jupyter에서 실행됩니다.
프로세서만 있기 때문에 코드를 수정해야 합니다.
gpu_id = 0
caffe.set_mode_gpu()
caffe.set_device(gpu_id)
열다
caffe.set_mode_cpu()
에서 설명한 대로 해당 매개변수의 값을 수정합니다.


어쨌든, 아주 빠르다.
색칠도 잘하고.
온라인 데모도 있습니다.

총결산

Satoshi Iizuka:
　
Gustav Larsson:
　
Richard Zhang:
　
Satoshi Iizuka
Gustav Larsson
Richard Zhang
Speed 　
1분 이내
Slow(그리고 메모리는 4G 이상)
빠른 속도(10초 정도)
Result
보통 (이상한 색깔도 있다)
약간 불충분?
색채가 찬란하다.