GitHub - проект wandbcolorizer-applied-dl для колоризації чорно-білих зображень

Це початкове сховище для еталону спільноти Weights & Biases для додавання реалістичного/природного кольору до чорно-білих фотографій.

чорно-білих

  1. Обов’язково підпишіться на W&B.
  2. Клонуйте це сховище: git clone https://github.com/wandb/colorizer-applied-dl.git
  3. Ви можете запустити модель і записати результати до ваг та відхилень, виконавши:

Запустіть python color.py, щоб навчити базову модель Keras, яка розфарбовує зображення квітів. Змініть цей файл та конвеєр даних (або напишіть власні сценарії та створіть різні архітектури моделей!), Щоб отримати кращі результати.

  1. Подайте свої результати до еталону.

Мета - додати реалістичний/природний колір до даної чорно-білої фотографії.

Для ранжирування результатів ми використовуємо метрику сприйнятливої ​​відстані у наборі перевірки (нижчі значення краще). Цю метрику генерує сценарій color.py. Ви можете використовувати інші рамки ML, крім Keras, але, будь ласка, не забудьте записати ту саму метрику сприйнятливої ​​відстані до W&B, щоб ми могли ранжувати результати.

Подання результатів

Ви можете подати свої найкращі результати на наш орієнтир. Більш конкретно, перейдіть до таблиці "Виконання" на вкладці "Робоча область проекту" вашого проекту. Наведіть курсор на назву запуску, клацніть на піктограму меню з трьома крапками, яка з’явиться ліворуч від назви, і виберіть "Надіслати на контрольний показник".