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基于深度学习的图像色彩引擎

摘要

本文采用膨胀卷积的深度学习方法,实现了多种算子集合的图像色彩引擎,提高了计算速度,降低存储空间.本文又进一步深入研究了膨胀卷积在图像色彩引擎中引起的网格效应,并提出和测试了多种缓解网格效应的方法,包括修改神经网络架构、混台膨胀卷积法、修改代价函数法、边缘填充法等,实验结果显示修改代价函数的方法最为有效.

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