利用深度学习网络自动给图像上色的文章和相关工程实现

本文综述了多项自动图像上色技术的研究成果,包括LetThereBeColor!, Colorful Image Colorization等代表性工作,涉及深度学习网络在图像上色领域的应用及其实现。

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利用深度学习网络自动给图像上色的文章和相关工程实现 

 

1. Let there be Color!: Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priors for Automatic Image Colorization with Simultaneous Classification

Satoshi IizukaEdgar Simo-SerraHiroshi Ishikawa  (*equal contribution)   SIGGRAPH 2016  

Project Page:  http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/colorization/en/ 

Paper:  http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/colorization/data/colorization_sig2016.pdf 

GitHub Code: https://github.com/satoshiiizuka/siggraph2016_colorization  

 

 

2.  Colorful Image Colorization

Richard Zhang
Phillip Isola
Alexei A. Efros

 

[Demo]
[GitHub]
[Talk]
[Slides]
[Paper]

 

  Project Page: http://richzhang.github.io/colorization/ 

  GitHub code: https://github.com/richzhang/colorization 

 

3.  Learning Representations for Automatic Colorization   ECCV 2016

 

 
4.   Automatic Colorization
  Project Page : http://tinyclouds.org/colorize/  
  
 
5. Learning Large-Scale Automatic Image Colorization 
  Aditya DeshpandeJason Rock and David Forsyth   University of Illinois at Urbana-Champaign 
    
Code and Data

 
 
 
 
 
Publications
 
 
Aditya Deshpande, Jason Rock and David Forsyth, "Learning Large-Scale Automatic Image Colorization", International Conference on Computer Vision (ICCV), 2015, Santiago, Chile.
PDF (7.2MB) | Supplementary Material (224MB) |  BibTeX |
 

 

 

  

 

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