論文の概要: PREF: Phasorial Embedding Fields for Compact Neural Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13524v1
• Date: Thu, 26 May 2022 17:43:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-27 15:04:01.444552
• Title: PREF: Phasorial Embedding Fields for Compact Neural Representations
• Title（参考訳）: PreF: コンパクトなニューラル表現のためのファソリアル埋め込み場
• Authors: Binbin Huang, Xinhao Yan, Anpei Chen, Shenghua Gao, Jingyi Yu
• Abstract要約: 本稿では,脳神経信号モデリングと再構成作業を容易にするためのコンパクトな表現として,ファサール埋め込みフィールドemphPREFを提案する。 実験の結果,PreFをベースとしたニューラル信号処理技術は,2次元画像補完,3次元SDF表面回帰,5次元放射野再構成と同等であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.44527545923917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present a phasorial embedding field \emph{PREF} as a compact representation to facilitate neural signal modeling and reconstruction tasks. Pure multi-layer perceptron (MLP) based neural techniques are biased towards low frequency signals and have relied on deep layers or Fourier encoding to avoid losing details. PREF instead employs a compact and physically explainable encoding field based on the phasor formulation of the Fourier embedding space. We conduct a comprehensive theoretical analysis to demonstrate the advantages of PREF over the latest spatial embedding techniques. We then develop a highly efficient frequency learning framework using an approximated inverse Fourier transform scheme for PREF along with a novel Parseval regularizer. Extensive experiments show our compact PREF-based neural signal processing technique is on par with the state-of-the-art in 2D image completion, 3D SDF surface regression, and 5D radiance field reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 神経信号モデリングと再構成作業を容易にするためのコンパクトな表現として, ファサール埋め込み場 \emph{PREF} を提案する。 純粋な多層パーセプトロン(MLP)ベースの神経技術は低周波信号に偏りがあり、詳細を失うのを避けるために深層やフーリエエンコーディングに依存している。 代わりに PreF はフーリエ埋め込み空間のファサー定式化に基づくコンパクトで物理的に説明可能な符号化場を用いる。 我々は,最新の空間埋め込み手法に対するprefの利点を示すために,包括的理論解析を行う。 そこで我々は, PreF の逆フーリエ変換スキームと新しい Parseval 正規化器を用いた高効率な周波数学習フレームワークを開発した。 大規模実験により, 小型のprefを用いた神経信号処理技術は, 2次元画像補完, 3次元sdf表面回帰, 5次元放射野再構成に匹敵することを示した。

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