nn-photo-colorization:神经网络能否帮助将多彩的生活带回旧的黑白照片？ 让我们来看看！

nn照片变色 神经网络能否帮助将多彩的生活带回旧的黑白照片？ 让我们来看看！ 注意：这是一份生动的文档，总结了我对照片着色的研究。 它离最终版本还很远，但是如果它可以帮助其他人的工作，我会感到非常高兴。 随时向我发送评论，建议或请求更改 受（ 媒介启发，该文章标题为 ，我决定亲自研究该领域，并观察最终的结果。 目标 设计和训练机器学习模型，通过向其展示黑白照片，可以得到该模型的彩色版本。 此处的目标并不是真正实现事实的正确性（例如，模型确定红色汽车应为蓝色），而是一定程度的保真度。 此外，从纯粹的艺术角度来看，即使最终的颜色增加了意想不到的美学价值，即使颜色错误，也可能会很有趣。 挑战性 选择正确的损失函数 正如[1]报道的那样，当用大量图像训练时，该模型变得如此通用，以至于实际上，彩色结果大多呈褐色或非常不饱和，就像在照片上应用了棕褐色滤镜一样。 。 我在实验的第一个版本中报告了相同的