文件名称:图像着色
文件大小:248KB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-03-10 22:39:11
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
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Image-Colorization-master
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