DDColor

DDColor predicts image color from luminance.

Задачі: restoration
Встановлення: pip install libreyolo
Рівень підтримки: Лише інференс, починаючи з v1.6.0. Лише передбачення, валідація та експорт. Функції навчання не застосовуються.
Першоджерело: DDColor, автори: DDColor authors, ліцензія Apache-2.0. Стаття, джерело
Ліцензії: Код: MIT, ваги: Apache-2.0. Комерційне використання

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

Файл	Ліцензія ваг
Restoration
LibreDDColort-restore.pt	apache-2.0
LibreDDColorl-restore.pt	apache-2.0

Кожен наведений вище файл уже доступний у організації LibreYOLO і завантажується під час першого використання.

Licensing

Перевіряйте ліцензію в репозиторії Hugging Face конкретних ваг, які завантажуєте. Кожна контрольна точка в організації LibreYOLO має ліцензію, і вона не завжди однакова для всього сімейства. Цей репозиторій є авторитетним джерелом, а наведене нижче резюме описує умови на момент останньої перевірки сторінки.

Це опис відповідних ліцензій, а не юридична консультація. Якщо відповідь має комерційне значення, самостійно прочитайте ліцензії та зверніться по юридичну консультацію.

Оригінальна робота: DDColor, DDColor authors
Ліцензія першоджерела: Apache-2.0
Джерело першоджерела: github.com/piddnad/DDColor
Код LibreYOLO: MIT
Ваги: Apache-2.0, повторно опубліковано на huggingface.co/LibreYOLO
Тлумачення: 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}
}

Скопійовано з блоку цитування авторів на сторінці raw.githubusercontent.com/piddnad/DDColor/master/README.md.