論文の概要: Rethinking Implicit Neural Representations for vision Learners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12040v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 06:23:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 18:02:09.817420
• Title: Rethinking Implicit Neural Representations for vision Learners
• Title（参考訳）: 視覚学習者のための暗黙的神経表現の再考
• Authors: Yiran Song, Qianyu Zhou, Lizhuang Ma
• Abstract要約: 入射神経表現はコンピュータビジョンにおける連続信号のパラメータ化に強力である。 既存のINRの手法は、1)INRの狭い理論的定義が高レベルなタスクには適用できないこと、2)ディープネットワークへの表現能力の欠如、の2つの問題に悩まされている。 Inlicit Neural Representation Network (INRN) を提案する。INRNは低レベルタスクと高レベルタスクの両方に取り組むINRの最初の研究である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.888990902915626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Implicit Neural Representations (INRs) are powerful to parameterize continuous signals in computer vision. However, almost all INRs methods are limited to low-level tasks, e.g., image/video compression, super-resolution, and image generation. The questions on how to explore INRs to high-level tasks and deep networks are still under-explored. Existing INRs methods suffer from two problems: 1) narrow theoretical definitions of INRs are inapplicable to high-level tasks; 2) lack of representation capabilities to deep networks. Motivated by the above facts, we reformulate the definitions of INRs from a novel perspective and propose an innovative Implicit Neural Representation Network (INRN), which is the first study of INRs to tackle both low-level and high-level tasks. Specifically, we present three key designs for basic blocks in INRN along with two different stacking ways and corresponding loss functions. Extensive experiments with analysis on both low-level tasks (image fitting) and high-level vision tasks (image classification, object detection, instance segmentation) demonstrate the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: Inlicit Neural Representation (INR) はコンピュータビジョンにおける連続信号のパラメータ化に有効である。 しかし、ほとんどのINRメソッドは、画像/ビデオ圧縮、超解像度、画像生成などの低レベルなタスクに限定されている。 ハイレベルなタスクやディープネットワークへのINRの探索方法に関する質問はまだ未調査である。 既存のINRメソッドには2つの問題がある。 1)INRの狭い理論的定義は、ハイレベルなタスクには適用できない。 2)ディープネットワークにおける表現能力の欠如。 以上の事実に動機づけられたinrsの定義を,新しい視点から再構成し,低レベルと高レベルの両方の課題に取り組むinrsの最初の研究である革新的暗黙的ニューラルネットワーク(inrn)を提案する。 具体的には、2つの異なる積み重ね方と対応する損失関数とともに、inrnにおける基本ブロックの3つの重要な設計を示す。 低レベルタスク (画像適合) と高レベル視覚タスク (画像分類, オブジェクト検出, インスタンスセグメント化) の両方について解析を行い, 提案手法の有効性を実証した。

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