开源项目 Colorization 使用教程

开源项目 Colorization 使用教程

colorizationAutomatic colorization using deep neural networks. "Colorful Image Colorization." In ECCV, 2016.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/colorization

1. 项目的目录结构及介绍

colorization/
├── caffe/
│   ├── examples/
│   ├── include/
│   ├── matlab/
│   ├── python/
│   ├── scripts/
│   ├── src/
│   └── tools/
├── colorization/
│   ├── models/
│   ├── resources/
│   ├── scripts/
│   └── tools/
├── demo/
│   ├── images/
│   └── results/
├── experiments/
│   ├── logs/
│   └── snapshots/
├── scripts/
│   └── download_models.sh
├── tools/
│   └── colorize.py
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• caffe/: 包含Caffe框架的相关文件。
• colorization/: 包含项目的主要代码和模型。
• demo/: 包含示例图像和结果。
• experiments/: 包含实验日志和快照。
• scripts/: 包含下载模型的脚本。
• tools/: 包含主要的工具脚本，如colorize.py。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是tools/colorize.py。这个脚本用于对图像进行着色处理。

启动文件介绍

• colorize.py: 主要功能是对输入的黑白图像进行着色，生成彩色图像。

使用方法：

python tools/colorize.py --input_image path/to/input/image --output_image path/to/output/image

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是colorization/models/目录下的模型文件。这些文件定义了模型的结构和参数。

配置文件介绍

• colorization/models/model.prototxt: 定义了模型的网络结构。
• colorization/models/solver.prototxt: 定义了模型的训练参数。

这些配置文件在训练和测试模型时使用。

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以上是开源项目 Colorization 的基本使用教程，包括项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对你有所帮助。

colorizationAutomatic colorization using deep neural networks. "Colorful Image Colorization." In ECCV, 2016.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/colorization