彩色图像着色的PyTorch实现——来自ECCV 2016的研究成果
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简介：
本研究提出了一种基于深度学习的方法，利用PyTorch框架对彩色图像进行自动着色。该方法在ECCV 2016上展示，并取得了显著效果。
此repo是Colorization的pytorch实现，在2016年的ECCV会议上提出。版本信息：使用pytorch 0.3.0和python 3.5进行安装，可通过git clone命令获取。
训练与验证：
从头开始训练时执行 `python main.py` 或者恢复特定时间点的训练则运行 `python main.py -R`。
以上两个命令默认支持交叉验证，可以通过添加 `-V False` 参数来关闭此功能。对于更详细的配置设置，请参考推理命令：`python main.py -T False -I ***`
（注意：***表示具体的推理步骤）。
此外，在训练损耗曲线中可以查看DAVIS 2017的结果。
需注意的是，由于缺乏NVIDIA的支持，我没有进行足够长时间的训练。初始学习率设为3.16e-4，原始设置为3.16e-5。
代码部分参考了richzha的相关工作，并在适当位置进行了致谢。
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