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这篇文章简述了如何给灰度图上色，在这其中还可以顺便输出一下图片中的东西分类。感觉不如上一篇文章创新性强，是通过一个加上一个分类限制让上色显得更真实。就是基本的特征提取网络和分类网络的一个结合。唯一一点与普通CNN不同的是，它可以对不同分辨率的图片进行操作，既提取图片的全局特征，又提取了每个224*224的patch上的特征。最后着色结果更加自然。损失函数的定义方法也非常常规，就是生成图片与真实图片像素差值的均方误差，和分类误差。本文在github上作者给出了源代码，是基于torch写的。
不过这篇文章有一点很有意思，就是副产品，结合了分类网络可以输出分类。如果我们最后开发的那个给小孩画画的应用，可以在素描上简单涂上颜色之后，就自动上色成真实image的水平，并且给出每个图中的小物品是什么名字的话，感觉更具有趣味性。只是这篇文章的训练集和测试集都是真实的灰度图，没有手工粗糙画的sketch，不知道分类网络加入进来的话，能否有效果。
这篇文章简述了如何给灰度图上色，在这其中还可以顺便输出一下图片中的东西分类。感觉不如上一篇文章创新性强，是通过一个加上一个分类限制让上色显得更真实。就是基本的特征提取网络和分类网络的一个结合。唯一一点与普通CNN不同的是，它可以对不同分辨率的图片进行操作，既提取图片的全局特征，又提取了每个224*224的patch上的特征。最后着色结果更加自然。损失函数的定义方法也非常常规，就是生成图片与真实图片像素差值的均方误差，和分类误差。本文在github上作者给出了源代码，是基于torch写的。
不过这篇文章有一点很有意思，就是副产品，结合了分类网络可以输出分类。如果我们最后开发的那个给小孩画画的应用，可以在素描上简单涂上颜色之后，就自动上色成真实image的水平，并且给出每个图中的小物品是什么名字的话，感觉更具有趣味性。只是这篇文章的训练集和测试集都是真实的灰度图，没有手工粗糙画的sketch，不知道分类网络加入进来的话，能否有效果。