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本文将深度卷积神经网络(CNN)设计实现一个复杂结构的生成模型,旨在通过多阶段的编码器-解码器结构,能够有效地将灰度图像转换为彩色图像。最后,本文将实现一个简单的Web应用,用户可以通过上传灰度图像,应用会使用预训练的Caffe模型对其进行颜色化,并将结果返回给用户。 1.模型设计:模型由多个卷积层、ReLU激活函数和批归一化层组成,通过前向传播函数将输入的灰度图像(L通道)转换为彩色图像(ab通道)。如果指定了 pretrained=True,则会自动下载并加载预训练的模型权重。 2. 系统通过Flask框架提供了一个Web应用,用户可以上传灰度图像,系统会自动将其转换为彩色图像,并在网页上显示结果。整个过程包括文件验证、图像处理、颜色化预测和结果展示,具有较高的实用性和用户体验。
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