論文の概要: QFF: Quantized Fourier Features for Neural Field Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00914v1
• Date: Fri, 2 Dec 2022 00:11:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 16:39:13.622241
• Title: QFF: Quantized Fourier Features for Neural Field Representations
• Title（参考訳）: qff: ニューラルフィールド表現のための量子化フーリエ特徴
• Authors: Jae Yong Lee, Yuqun Wu, Chuhang Zou, Shenlong Wang, Derek Hoiem
• Abstract要約: 我々は、QFF(Quantized Fourier Features)を用いることで、モデルのサイズが小さくなり、トレーニングが速くなり、複数のアプリケーションの品質が向上することを示した。 QFFは簡単にコーディングでき、高速に計算でき、多くのニューラルネットワーク表現に加えてシンプルなドロップインとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.82293263445964
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multilayer perceptrons (MLPs) learn high frequencies slowly. Recent approaches encode features in spatial bins to improve speed of learning details, but at the cost of larger model size and loss of continuity. Instead, we propose to encode features in bins of Fourier features that are commonly used for positional encoding. We call these Quantized Fourier Features (QFF). As a naturally multiresolution and periodic representation, our experiments show that using QFF can result in smaller model size, faster training, and better quality outputs for several applications, including Neural Image Representations (NIR), Neural Radiance Field (NeRF) and Signed Distance Function (SDF) modeling. QFF are easy to code, fast to compute, and serve as a simple drop-in addition to many neural field representations.
• Abstract（参考訳）: 多層パーセプトロン(MLP)は高い周波数をゆっくりと学習する。 近年のアプローチでは,空間的ビンの特徴を符号化して学習の速度を向上するが,モデルサイズが大きくなり連続性が失われる。 代わりに、位置符号化によく使用されるフーリエ特徴のビンに特徴をエンコードすることを提案する。 これらを量子フーリエ特徴(Quantized Fourier Features, QFF)と呼ぶ。 自然のマルチレゾリューションと周期表現として、qffを用いた実験では、モデルサイズが小さくなり、トレーニングが速くなり、ニューラルイメージ表現(nir)、ニューラルラジアンスフィールド(nerf)、サイン付き距離関数(sdf)モデリングなど、いくつかのアプリケーションで品質の高いアウトプットが得られることを示した。 QFFは簡単にコーディングでき、高速に計算でき、多くのニューラルネットワーク表現に加えてシンプルなドロップインとして機能する。

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