DDColor

DDColor predicts image color from luminance.

タスク: restoration
インストール: pip install libreyolo
サポートティア: 推論のみ、v1.6.0以降。推論、検証、エクスポートのみです。学習機能は対象外です。
アップストリーム: DDColor authorsのDDColor、Apache-2.0。論文、ソース
ライセンス: コード：MIT、重み：Apache-2.0。商用利用

Install

bash

pip install "libreyolo"

Predict

Python

from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreDDColort-restore.pt", device="cpu")result = model(SAMPLE_IMAGE)result.restored.save("colorized.png")

The tiny and large variants return restored color images. Validation uses paired image data. Training and export are not supported.

Validate

Python

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibreDDColort-restore.pt", device="cpu")# Restore dataset YAML pairing grayscale inputs/val with color targets/val by file stemmetrics = model.val(data="path/to/your/restore.yaml", workers=0)print(metrics)

Use the dataset format for this task. Validation explains the dataset requirements and returned metrics.

Checkpoints

ファイル	重みのライセンス
Restoration
LibreDDColort-restore.pt	apache-2.0
LibreDDColorl-restore.pt	apache-2.0

上記のすべてのファイルは現在LibreYOLO orgにあり、初回使用時にダウンロードされます。

Licensing

ダウンロードする特定の重みについて、Hugging Faceリポジトリのライセンスを確認してください。LibreYOLO orgの各チェックポイントにはライセンスが付与されており、同じファミリー内でも常に同一とは限りません。そのリポジトリが正式な情報源です。以下の概要は、このページを最後に検証した時点で適用されていた内容を示します。

これは関連するライセンスの説明であり、法的助言ではありません。商用上重要な場合は、自分でライセンスを読み、専門家の助言を受けてください。

原著作物: DDColor, DDColor authors
アップストリームのライセンス: Apache-2.0
アップストリームのソース: github.com/piddnad/DDColor
LibreYOLOのコード: MIT
重み: Apache-2.0、huggingface.co/LibreYOLOで再公開
解釈: The publisher declares Apache-2.0 for the mirrored artifacts.

Citation

@inproceedings{kang2023ddcolor,
  title={DDColor: Towards Photo-Realistic Image Colorization via Dual Decoders},
  author={Kang, Xiaoyang and Yang, Tao and Ouyang, Wenqi and Ren, Peiran and Li, Lingzhi and Xie, Xuansong},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
  pages={328--338},
  year={2023}
}

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