論文の概要: DDColor: Towards Photo-Realistic Image Colorization via Dual Decoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11613v5
• Date: Tue, 5 Sep 2023 07:16:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 07:05:55.147632
• Title: DDColor: Towards Photo-Realistic Image Colorization via Dual Decoders
• Title（参考訳）: DDColor:デュアルデコーダによる写真リアリスティック画像のカラー化を目指して
• Authors: Xiaoyang Kang, Tao Yang, Wenqi Ouyang, Peiran Ren, Lingzhi Li, Xuansong Xie
• Abstract要約: DDColorは画像カラー化のためのデュアルデコーダを備えたエンドツーエンドの手法である。 我々のアプローチには、ピクセルデコーダとクエリベースのカラーデコーダが含まれる。 我々の2つのデコーダは、色とマルチスケールの意味表現の相関を確立するために協力する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.560271615736212
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image colorization is a challenging problem due to multi-modal uncertainty and high ill-posedness. Directly training a deep neural network usually leads to incorrect semantic colors and low color richness. While transformer-based methods can deliver better results, they often rely on manually designed priors, suffer from poor generalization ability, and introduce color bleeding effects. To address these issues, we propose DDColor, an end-to-end method with dual decoders for image colorization. Our approach includes a pixel decoder and a query-based color decoder. The former restores the spatial resolution of the image, while the latter utilizes rich visual features to refine color queries, thus avoiding hand-crafted priors. Our two decoders work together to establish correlations between color and multi-scale semantic representations via cross-attention, significantly alleviating the color bleeding effect. Additionally, a simple yet effective colorfulness loss is introduced to enhance the color richness. Extensive experiments demonstrate that DDColor achieves superior performance to existing state-of-the-art works both quantitatively and qualitatively. The codes and models are publicly available at https://github.com/piddnad/DDColor.
• Abstract（参考訳）: 画像のカラー化は、マルチモーダルな不確実性と高い不正性のために難しい問題である。 ディープニューラルネットワークを直接トレーニングすることは、通常、誤ったセマンティックカラーと低い色のリッチネスにつながる。 トランスフォーマーベースの手法はより良い結果をもたらすが、しばしば手動で設計したプリエントに依存し、一般化能力に乏しく、色出血効果をもたらす。 これらの問題に対処するため,画像カラー化のためのデュアルデコーダを用いたエンドツーエンドのDDColorを提案する。 我々のアプローチには、ピクセルデコーダとクエリベースのカラーデコーダが含まれる。 前者は画像の空間解像度を復元し、後者はリッチな視覚的特徴を利用して色クエリを洗練し、手作りの先行を避ける。 2つのデコーダが協力して,色表現とマルチスケール意味表現の相関関係をクロスアテンションによって確立し,色出血効果を著しく軽減した。 さらに、色豊かさを高めるために、単純で効果的な色度損失を導入する。 DDColorは,既存の最先端技術よりも定量的かつ定性的に優れた性能を発揮することを示した。 コードとモデルはhttps://github.com/piddnad/DDColor.comで公開されている。

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