颜色分类leetcode Image Colorization 使用GAN进行图像着色，用Pytorch编写

颜色分类leetcode使用GAN进行图像着色介绍该存储库是Conditional GAN的实现，用于将图像从灰度转换为RGB。网络的输入是1通道灰度图像（特别是LAB色彩空间的“L”通道），生成器将创建输入图像的3通道彩色版本。生成器具有编码器-解码器架构；鉴别器只是一个编码器加上提供一类输出的全连接层。跳过连接应用于生成器（U-Net）。对于224x224图像，生成器的架构如下所示。每个块包含Conv(transpose Conv)层、BatchNormalization和Leaky ReLU。生成器的最终激活函数是tanh；用于鉴别器的sigmoid。输入图像在输入网络之前被标准化。总的来说，Conditional GAN的目标函数是：对于生成器，使用L1距离添加正则化项：其中使用系数lambda 100。该模型使用Adam优化器进行了优化，并稍作改动。该模型适用于各种彩色图像数据集。这里实验了三个数据集：OxFlower、SpongeBob和SC2Replay。 ：Oxford VGG g