彩色和灰度图像

Question

我正在尝试构建一个将灰度图像转换为彩色图像的模型。 所以我使用彩色图像和灰度图像的组合来训练 cnn 模型。 虽然训练和损失的准确性很好，但与实际相比，val 损失高，Val 准确性低，因此我得出结论，它是过度拟合的，尽管我应用了 dropout，批量归一化，图像增强。 结果是一样的。 所以，我认为由于将一半图像作为彩色图像发送，另一半图像是灰度图像，模型变得过拟合了。 我该如何克服它？

Answer 1

我将首先查看 jantic 在 deOldify 项目中所做的工作： https : //github.com/jantic/DeOldify 。 当它起作用时，结果令人印象深刻。