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图像着色（image colorization）的目标是建立一个能够将逼真的颜色应用于黑色和灰色图像的模型。在本文中，我将指导你使用六种不同的神经网络为图像着色的生成模型的过程。
整个模型是用 PyTorch 构建的，图像预处理是借助 Scikit-Image 库进行的。所有代码都可以在这里找到。
1、数据和预处理
在进行实际实施之前，我们需要一个包含彩色图像的相当大的数据集。请记住，我们的方法不需要相应的黑白图像，因为正如我们在第一篇文章中提到的那样，我们将使用 LAB 格式，这意味着我们可以分解训练集的图像并获取每个图像的黑白版本。我选择的数据集是图像着色数据集，其中包含 5,000 张用于训练的彩色图像和 739 张用于测试的图像。每张图像的尺寸为 400x400x3。它们的内容从食物、人物、动物、车辆的图像到外部和内部场所的图像不等。
唯一进行的预处理是将 RGB 转换为 LAB 格式。为此，我使用了 Scikit-Image 库和 PyTorch 提供的“Dataset”类来创建读取和加载图像的机制。有关更多详细信息，请查看“Dataset.py”文件。
2、架构和配置
关于神经网络的架构，我们已经提到我们将尝试实现一个自动编码器，其中编码器将由卷积层组成，解码器将包含转置卷积层。输入将是具有 1 个通道（L 值（亮度））的 400x400 图像。在输出中，我们将获得具有 2 个通道（a 和 b 值）的 400x400 图像。最终的彩色图像将通过将预测的 a 和 b 与输入 L 相结合来构建。
网络的架构是逐步构建的，从只有几层和参数的网络到具有更复杂信息流方法的多层网络。基本上，我遵循了奥卡姆剃刀原则，即逐步构建更复杂的解决方案，我试图将任务的实际复杂性反映到模型的复杂性中。
我们还没有讨论的一件事是层之间的批标准化。我保证会写一篇关于批标准化的文章，但现在你可以将批标准化视为一个巧妙的技巧，它允许我们在处理好权重值的同时加快训练过程。
批标准化远不止于此。我将在下一篇文章中解释一切。
作为激活函数，我使用了 ReLU，因为它是最安全的选项之一。批量大小设置为 32，这意味着使用包含 32 张图像的批量来训练网络。预测损失由均方误差 (MSE) 计算，而在实验中，网络使用了 Adam 优化器。
总的来说，我尝试了 6 个不同的网络。在后续部分中，我将提供所有网络的设置和结果。每个网络都在 200 张图像的开发集上进行了大约 200 个时期的训练。开发集用于在将整个数据集提供给模型之前测试和比较不同的架构，并且可以节省大量时间。
2.1 第一种架构
第一种也是最基本的架构如下图所示。我们用三种不同的学习率进行了 3 次独立实验，但它们的表现几乎相同。此外，它们甚至无法学习训练实例，这对于学习能力来说是一个危险信号。
2.2 第二种架构
第二种架构本质上是对前一种架构的增强，我在编码器和解码器中分别添加了 1 个卷积层和 1 个转置卷积层。在这种情况下，与第一种情况相比，损失有所减少，而学习率为 0.001 的实验显示出更好的结果。尽管网络确实尝试在某些地方添加一些颜色，但它仍然无法为图像着色。
2.3 第三种架构
第三种架构不仅仅是一种增强，而是一种整体修改。我已经调整了网络以实现所谓的 U-Net [1]。U-Net 布局使用先前计算的编码器输出作为解码器后续部分的输入。通过这种方式，我们确保网络不会丢失任何重要信息。U-Net 的确切结构如下所示：
通过这种方法，网络收敛速度更快，训练集和测试集上的错误率也更低。此外，这是第一个能够一致应用特定颜色的网络。
2.4 第四种架构
此架构基于前一种架构，并在编码器和解码器上添加了一个额外层。最终结果显示训练集中的损失进一步减少，并且输出包含更多彩色区域。请注意，测试损失已经增加。这意味着我们的模型在训练集上过度拟合，但这在目前不是问题，因为构建模型的第一步是确保它能够学习。这是通过让模型过度拟合到一定程度来实现的，然后通过增加训练集，过度拟合问题通常会消失。
2.5 第五种架构
在此阶段，我选择通过引入扩张层（也称为“a trous”层）来修改网络布局。有研究表明，对于像我们这样的案例，预测效果有显著改善 [2]。同样，损失进一步减少，模型能够更精确地为图像着色。
2.6 第六种架构
最后一种架构是第五种情况的增强版本，我在其中添加了 2 个额外层。结果与之前的版本没有太大差别，这使得该架构成为一个很好的停止点。公平地说，在某些方面，架构 5 比 6 更好，但由于后者表现出较低的过度拟合，我选择它作为最终模型。
三、最终结果
在 Google Colab Pro GPU 上，对第 6 架构开发集的训练持续了大约 40 分钟，在 i5–4690K@3.9GHz CPU 上持续了大约 2.5 小时。由于时间限制和 GPU 可用性，我只能使用 CPU 进行训练。这就是为什么最终架构是在 2,000 张图像上进行训练而不是在整个数据集上进行训练的原因。因此，我以 0.001 的学习率对模型进行了 300 次训练，持续了 3 天。最终结果令人鼓舞，因为该模型不仅能够为训练期间遇到的图像着色，还能为以前从未见过的图像着色！
训练集：
测试集：
至此，关于使用神经网络解决图像着色问题的整个系列就结束了。我真的希望你在这个过程中学到了很多东西，同时也玩得很开心。
原文链接：Building an Image Colorization Neural Network — Part 4
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