基于卷积神经网络的智能着色技术的研究

通过深度卷积神经网络及语义分割任务的学习,研究了一种基于有监督学习的着色技术。在用户给定的图像中将其变成灰度图,然后通过卷积和GPU进行特征提取,并在特征空间上构建分类器,使用softmax对像素的颜色进行分类。实验结果表明,该着色可以达到以假乱真的视觉效果,对于黑白灰图像的着色具有相应的应用价值。