論文の概要: Neural Fourier Filter Bank

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01735v2
• Date: Tue, 25 Apr 2023 19:58:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 17:58:05.545819
• Title: Neural Fourier Filter Bank
• Title（参考訳）: ニューラルフーリエフィルタバンク
• Authors: Zhijie Wu and Yuhe Jin and Kwang Moo Yi
• Abstract要約: 本稿では, 効率的かつ高精度な再構築手法を提案する。 ウェーブレットにインスパイアされた我々は、信号が空間的にも周波数的にも分解されるニューラルネットワークを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.785286952270088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel method to provide efficient and highly detailed reconstructions. Inspired by wavelets, we learn a neural field that decompose the signal both spatially and frequency-wise. We follow the recent grid-based paradigm for spatial decomposition, but unlike existing work, encourage specific frequencies to be stored in each grid via Fourier features encodings. We then apply a multi-layer perceptron with sine activations, taking these Fourier encoded features in at appropriate layers so that higher-frequency components are accumulated on top of lower-frequency components sequentially, which we sum up to form the final output. We demonstrate that our method outperforms the state of the art regarding model compactness and convergence speed on multiple tasks: 2D image fitting, 3D shape reconstruction, and neural radiance fields. Our code is available at https://github.com/ubc-vision/NFFB.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 効率的かつ高精度な再構築手法を提案する。 ウェーブレットに触発されて、信号が空間的にも周波数的にも分解されるニューラルフィールドを学習する。 空間分解のための最近のグリッドベースのパラダイムに従っているが、既存の作業とは異なり、フーリエ特徴エンコーディングを通じて各グリッドに特定の周波数を格納することを推奨している。 次に、正の活性化を持つ多層パーセプトロンを適用し、これらフーリエエンコードされた特徴を適切な層に配置することで、高周波数成分を低周波成分の上に順次蓄積し、最終的な出力を形成する。 本手法は,2次元画像整合,3次元形状再構成,神経放射場など,複数のタスクにおけるモデルコンパクト性と収束速度に関する技術よりも優れていることを示す。 私たちのコードはhttps://github.com/ubc-vision/nffbで利用可能です。

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