論文の概要: Image Colorization: A Survey and Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10774v4
• Date: Mon, 2 Sep 2024 04:15:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 07:30:16.707218
• Title: Image Colorization: A Survey and Dataset
• Title（参考訳）: 画像のカラー化: 調査とデータセット
• Authors: Saeed Anwar, Muhammad Tahir, Chongyi Li, Ajmal Mian, Fahad Shahbaz Khan, Abdul Wahab Muzaffar,
• Abstract要約: 本稿では,最先端の深層学習に基づく画像着色技術に関する包括的調査を行う。 既存の着色技法を7つのクラスに分類し、その性能を規定する重要な要因について論じる。 我々は既存のデータセットと提案した画像の両方を用いて、既存の画像のカラー化手法を広範囲に実験的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.59768013860668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image colorization estimates RGB colors for grayscale images or video frames to improve their aesthetic and perceptual quality. Over the last decade, deep learning techniques for image colorization have significantly progressed, necessitating a systematic survey and benchmarking of these techniques. This article presents a comprehensive survey of recent state-of-the-art deep learning-based image colorization techniques, describing their fundamental block architectures, inputs, optimizers, loss functions, training protocols, training data, etc. It categorizes the existing colorization techniques into seven classes and discusses important factors governing their performance, such as benchmark datasets and evaluation metrics. We highlight the limitations of existing datasets and introduce a new dataset specific to colorization. We perform an extensive experimental evaluation of existing image colorization methods using both existing datasets and our proposed one. Finally, we discuss the limitations of existing methods and recommend possible solutions and future research directions for this rapidly evolving topic of deep image colorization. The dataset and codes for evaluation are publicly available at https://github.com/saeed-anwar/ColorSurvey.
• Abstract（参考訳）: 画像のカラー化は、グレースケールの画像やビデオフレームのRGB色を推定し、美的および知覚的品質を改善する。 過去10年間で、画像のカラー化のためのディープラーニング技術は大幅に進歩し、これらの技術の体系的な調査とベンチマークが必要である。 本稿では、最近の最先端のディープラーニングベースの画像カラー化技術に関する総合的な調査を行い、それらの基本的なブロックアーキテクチャ、入力、オプティマイザ、損失関数、トレーニングプロトコル、トレーニングデータなどについて述べる。 既存のカラー化テクニックを7つのクラスに分類し、ベンチマークデータセットや評価指標など、パフォーマンスを管理する重要な要因について論じる。 既存のデータセットの制限を強調し、着色に特化した新しいデータセットを導入します。 我々は既存のデータセットと提案した画像の両方を用いて、既存の画像のカラー化手法を広範囲に実験的に評価する。 最後に,既存の手法の限界について議論し,この急速に進化する深層画像の着色に関する課題に対して,可能な解決策と今後の研究方向性を推奨する。 データセットと評価のためのコードはhttps://github.com/saeed-anwar/ColorSurvey.comで公開されている。

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