論文の概要: Influence of Color Spaces for Deep Learning Image Colorization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02850v1
- Date: Wed, 6 Apr 2022 14:14:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-07 14:01:45.796326
- Title: Influence of Color Spaces for Deep Learning Image Colorization
- Title（参考訳）: 深層学習画像のカラー化における色空間の影響
- Authors: Coloma Ballester, Aur\'elie Bugeau, Hernan Carrillo, Micha\"el
Cl\'ement, R\'emi Giraud, Lara Raad, Patricia Vitoria
- Abstract要約: 既存のカラー化手法は、RGB、YUV、Labなど、さまざまな色空間に依存している。
本章では,深層ニューラルネットワークのトレーニングによって得られる結果に対する影響について検討する。
RGB,YUV,Labの色空間と同一の深層ニューラルネットワークアーキテクチャを用いて得られた結果を比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3705923859070217
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Colorization is a process that converts a grayscale image into a color one
that looks as natural as possible. Over the years this task has received a lot
of attention. Existing colorization methods rely on different color spaces:
RGB, YUV, Lab, etc. In this chapter, we aim to study their influence on the
results obtained by training a deep neural network, to answer the question: "Is
it crucial to correctly choose the right color space in deep-learning based
colorization?". First, we briefly summarize the literature and, in particular,
deep learning-based methods. We then compare the results obtained with the same
deep neural network architecture with RGB, YUV and Lab color spaces.
Qualitative and quantitative analysis do not conclude similarly on which color
space is better. We then show the importance of carefully designing the
architecture and evaluation protocols depending on the types of images that are
being processed and their specificities: strong/small contours, few/many
objects, recent/archive images.
- Abstract（参考訳）: カラー化は、グレースケールの画像をできるだけ自然に見える色に変換するプロセスである。
長年にわたり、この仕事は多くの注目を集めてきた。
既存のカラー化手法は、rgb、yuv、labなど、異なる色空間に依存している。
本章では,深層ニューラルネットワークのトレーニングによって得られた結果に対するその影響について,「深層学習に基づくカラー化において,適切な色空間を正しく選択することは不可欠か」という問いに答えることを目的とする。
まず,文献を簡潔に要約し,特に深層学習に基づく手法について述べる。
次に、同じディープニューラルネットワークアーキテクチャで得られた結果を、RGB、YUV、Labの色空間と比較する。
定性的かつ定量的な分析は、どの色空間が良いかも同様に結論しない。
次に,処理対象の画像の種類や特異性に応じて,アーキテクチャや評価プロトコルを慎重に設計することの重要性を示す。
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