Для задач колоризации изображений, как и в многих других задачах компьютерного зрения, важно использовать функции потерь, которые фокусируются на восприятии и структуре изображения, а не только на количественных мерах различия между предсказанным и оригинальным цветным изображениями. Хорошие результаты можно достичь с помощью комбинации различных подходов. Вот несколько рекомендаций:
1. **Перцептивные потери**: Вместо использования MSE или MAE, можно попробовать использовать в качестве функции потерь перцептивные потери. Это можно сделать, извлекая высокоуровневые характеристики из предобученной нейронной сети, такой как VGG, и вычисляя разницу между характеристиками оригинального изображения и предсказанного. Это может помочь сети лучше захватывать структуру и текстуру изображения.
2. **Потеря на основе контента и стиля**: Используйте комбинированную функцию потерь, состоящую из потерь на основе контента (перцептивные потери) и потерь на основе стиля (например, используя метод Грам-маппинга для извлечения статистики стиля). Этот подход может помочь в передаче как структуры, так и текстуры на выходном изображении.
3. **Генеративные модели**: Попробуйте использовать генеративные состязательные сети (GAN). GAN могут быть особенно эффективны в задачах, связанных с колоризацией, поскольку они учат модель генерировать более реалистичные и визуально приятные изображения. Standalone GAN или Conditional GAN (cGAN) могут быть хорошими вариантами.
4. **Смешанные функции потерь**: Попробуйте комбинировать потери, которые вы уже пробовали (MSE, MAE, SSIM), но добавьте к ним перцептивные потери или потери на основе контекста (например, потери, основанные на фонах, текстурах и т.д.) для улучшения результатов.
5. **Упрощение задачи**: Попробуйте разбить задачу на подзадачи. Например, можно сначала предсказать грубые цветовые тона, а затем использовать дополнительную модель для уточнения этих предсказаний.
6. **Augmentation**: Используйте различные методы аугментации данных, чтобы улучшить разнообразие входных данных и избежать переобучения. Это может помочь вашей модели лучше обобщать на новых, невиданных данных.
7. **Постобработка**: Наконец, рассмотрите возможность постобработки результатов колоризации, чтобы повысить визуальное качество, например, используя методы фильтрации или дообучающие сети.
Рекомендую экспериментировать с вышеуказанными подходами, чтобы найти наилучшие комбинации функций потерь и методов для вашей конкретной задачи колоризации.