Flow-Developers

Raspberry Pi, Raspbian, python, ROS, IoT, 電子工作, 機械学習, Deep learning, サッカー, スポーツ写真, ライフハック

クラマー,ペレ,ガリンシャ,ジョージベストそしてクライフ. サッカーのモノクロ写真をディープラーニングで自動彩色をしてみた。

ディープラーニングを用いた自動彩色

ディープラーニングを用いた自動彩色、前から試してみたかったのですが、環境作りが億劫で手を付けていませんでした。しかし先日、早稲田大の研究チームから、

ディープネットワークを用いた大域特徴と局所特徴の学習による 白黒写真の自動色付け

という論文が発表され、 合わせてubuntuで環境構築が楽なコードも公開されたので、早速試してみました。

環境構築

こちらを参考に。

【自動彩色!】色塗り人工知能のインストール方法【Ubuntu】

テスト画像

サッカーの歴史的なモノクロ画像を中心に自動彩色してみました。

空と芝生が含まれる構図がそこそこ得意なようです。画像の特徴として肌の色はもうちょっと出て欲しいような気がします。

では、比較的上手くいった画像を。

クラマーさん
  • 荒れた芝生感が日本サッカー初期の情景に深みを与えましたね。
ペレ
  • 1番上手く彩色された画像です。難しそうですがユニフォームの色が出ればなぁ。

ペレ

ペレ

ジョージベスト
  • 芝の彩色でネット越しの立体感が出ました。
ガリンシャ
  • ガリンシャはモノクロのイメージが強いですが、そのイメージが変わる一枚に。
クライフ
  • オレンジのユニフォームを彩色出来れば、 抜群に良かったのですが。

Cruyff, Flying Dutchman

Cruyff, Flying Dutchman

  • Bridge
  • J-Pop
  • ¥150

おまけ:ローマの休日
  • 定番ですが、青空が綺麗だったので。空領域の分割はかなり上手くいってますね。

まとめ

サッカーの歴史的写真を中心に、ディープラーニング自動彩色を試してみました。サッカーに寄せた画像で学習すればユニフォームの色分けなどはもう少し良くなるのではないでしょうか。やっぱりディープラーニングは、何を学習させるかが肝のように思います。世界中の画像を手元に置いてるところなら力技で出来るかもしれませんが。ではまた。