深度学习驱动的全自动图像着色网络：基于SE-Inception-ResNet-v2

"基于卷积神经网络的图像着色技术是一种利用深度学习和卷积神经网络（CNN）为灰度图像添加色彩的方法。本文主要介绍了一种以U-Net为基础的全自动图像着色网络模型，其中结合了SE-Inception-ResNet-v2结构用于高级特征提取，并采用PoLU激活函数代替传统的ReLU。实验表明，该模型能有效地对灰度图像进行着色。" 本文探讨了图像着色的挑战和进展，特别是在深度学习时代。图像着色是一个复杂的问题，旨在为无色图像赋予色彩。传统方法可分为局部颜色扩展和颜色传递两类。前者依赖于用户指定颜色并处理全局优化，需要大量手动工作；后者则依靠参考图像传递颜色信息，限制了颜色多样性。然而，随着深度学习的崛起，数据驱动的彩色化方法逐渐成为主流。 文章提到了几种深度学习着色方法，如使用图像描述符的深度神经网络、基于全局和中层特征的着色模型以及多模态的像素颜色预测方案。这些方法展示了深度学习在图像着色中的潜力，能够自动生成多种风格的彩色图像。 作者提出了一种创新的网络架构，以U-Net为核心，结合了SE-Inception-ResNet-v2。SE-Inception-ResNet-v2是一种深度卷积神经网络，它在Inception模块和ResNet残差连接的基础上，整合了SENet（Squeeze-and-Excitation Network）模块。SENet通过学习特征通道之间的相互依赖，可以增强重要特征并抑制无关特征，提高了模型的表示能力。此外，文中还引入了PoLU（Power Linear Unit）激活函数，以替代常见的ReLU，这可能有助于网络在特征学习过程中的表现。 实验结果显示，所提出的网络模型在自动为灰度图像着色方面表现出色，能够有效地恢复图像的色彩信息。这表明，结合深度学习和精心设计的网络结构，可以实现高质量的图像着色，减少对用户交互的依赖，同时也拓宽了在图像处理领域的应用可能性。未来的研究可能继续探索如何进一步提升着色的自然度和真实感，以及如何适应更多样化的图像内容和风格。