一种基于SNN的灰度图像着色方法

本发明公开了一种基于SNN的灰度图像着色方法，属于图像处理技术领域，包括以下步骤：首先，使用相关图像传感设备将输入图像送入相应的AI边缘计算平台，作为着色网络的特征输入；其次，通过相应的ImageNet数据集对网络模型进行训练，得到具有一定着色能力的网络模型；最后，利用得到的网络模型进行验证数据集的着色推理过程；本发明的基于SNN的灰度图像着色方法，轻量化脉冲神经网络能够通过训练参数对网络激活函数层进行自适应参数调整，能有效提升网络模型的泛化能力；在传统的跳跃连接层进行特征梯度的细粒度提取，能够有效降低跳跃连接传递特征信息的冗余性，提升网络的特征提取效率。