结合细粒度自注意力的实例图像着色
Instance image coloring combined with fine-grained self attention
1. 云南大学 信息学院, 昆明 650504
2. 云南省高校物联网技术及应用重点实验室, 昆明 650504

摘要
尽管基于深度学习的图像着色方法已取得显著效果,但仍存在冗余色斑、着色暗淡和颜色偏差三个问题。为此,提出了一种结合细粒度自注意力(fine-grain self-attention,FGSA)的实例图像着色方法。具体地,首先将提取的特征图分为颜色和空间位置,并结合两者拟合提高颜色和图像空间位置的对应关系,以缓解冗余色斑;其次,受光学摄影HDR原理的启发,利用感受野小的卷积核增强或抑制图像的颜色特征,并结合softmax对特征进行动态映射,从而提高对比度,缓解着色暗淡的问题;最后,组合不同的非线性基函数,增加网络对非线性颜色的表达,拟合出最接近真实图像的颜色分布,以解决颜色偏差。大量的实验结果表明,该方法在实例图像着色中取得了良好的效果。特别地,与当前较优的着色方法相比,该方法在特征感知评价指标LPIPS和FID上分别降低了4.1%和7.9%。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61761046)
云南省科技厅应用基础研究计划重点项目(202001BB050043)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0393
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1569-1577
文章编号: 1001-3695(2024)05-041-1569-09
发布历史
[2023-11-01] 优先出版
[2024-05-05] 印刷出版
引用本文
刘航, 普园媛, 王成超, 等. 结合细粒度自注意力的实例图像着色 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (5): 1569-1577. (Liu Hang, Pu Yuanyuan, Wang Chengchao, et al. Instance image coloring combined with fine-grained self attention [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (5): 1569-1577. )
关于期刊

- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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