基于改进深度可分离卷积神经网络的图像着色方法[发明专利]

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专利名称：基于改进深度可分离卷积神经网络的图像着色方法专利类型：发明专利

发明人：徐昱琨,王清华,李振华申请号：CN202011420684.2申请日：20201207公开号：CN11241A公开日：20210312

摘要：本发明公开了一种基于改进深度可分离卷积神经网络的图像着色方法，包括以下步骤：构建图像数据集；构造改进深度可分离卷积着色神经网络；训练改进深度可分离卷积着色神经网络；将待着色灰度图像输入至训练后的轻量级着色神经网络，获得图像彩色化结果。本发明的网络结构对全局语义特征和局部像素特征进行综合考虑，并使用残差、深度可分离卷积、通道加权等方式减小参数并提高性能。

申请人：南京理工大学

地址：210094 江苏省南京市孝陵卫200号

国籍：CN

代理机构：南京理工大学专利中心

代理人：陈鹏

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