[CVPR 2020]实例感知的图像着色 [] [] [ ] 图像着色本质上是具有多模式不确定性的不适定问题。先前的方法利用深度神经网络将输入的灰度图像直接映射到合理的颜色输出。尽管这些基于学习的方法表现出令人印象深刻的性能，但是它们通常在包含多个对象的输入图像上失败。主要原因是现有模型对整个图像进行学习和着色。在缺乏清晰的图形背景分离的情况下，这些模型无法有效地定位和学习有意义的对象级语义。在本文中，我们提出了一种实现实例感知着色的方法。我们的网络架构利用现成的对象检测器来获取裁剪后的对象