Програмний модуль розфарбовування зображень на основі згорткової нейромережі

Abstract

Дана робота присвячена розробці програмного модуля розфарбовування зображень на основі згорткової нейромережі. Було розроблено постановку задачі розфарбовування чорно-білих зображень. Розроблено архітектуру згорткової нейронної мережі, яка лежить в основі розробленого методу. Архітектура нейромережі побудована по схемі енкодер-декодер та включає гілку вилучення ознак на основі попередньо навченої нейронної мережі Inception-ResNet-v2.

This work is devoted to the development of a software module for coloring images based on a convolutional neural network. The problem statement for coloring black-and-white images was developed. The architecture of a convolutional neural network, which underlies the developed method, was developed. The architecture of the neural network is built according to the encoder-decoder scheme and includes a feature extraction branch based on a pre-trained neural network Inception-ResNet-v2. The main stages of the software implementation and functioning of the image coloring module based on a convolutional neural network are described, which include loading the data set, implementing the architecture of the convolutional neural network, training the convolutional neural network, and evaluating the learning process. The proposed architecture is simpler than analogues due to the use of a pre-trained neural network Inception-ResNet-v2 in the feature extraction branch.