图像着色

【文件属性】：
文件名称：图像着色
文件大小：248KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-19 04:52:31
python cnn-model k-means-clustering cifar-10 JupyterNotebook 图像着色 任务是使用卷积神经网络进行图像着色，从而将灰度图像转换为彩色图像。 通过将图像转换为灰度，我们失去了颜色信息，因此将灰度图像转换回彩色版本并不是一件容易的事。 数据集 CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像，每个类别6000个图像。 有50000张训练图像和10000张测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次具有10000张图像。 测试批次包含每个类别中恰好1000个随机选择的图像。 训练批次按随机顺序包含其余图像，但是某些训练批次可能包含比另一类更多的图像。 在它们之间，培训批次包含每个班级的正好5000张图像。 K均值聚类以查找主要颜色 总共有6000张32x32尺寸的图像。 因此，有P = 6000x32x32 = 6144000像素，每个像素具有3个通道（RGB值）。 对P个像素运行K-均值聚类，找到K = 24个聚类。 群

【文件预览】：
Image-Colorization-master
----Image Colorization.ipynb(360KB)
----README.md(2KB)