Fugu-MT 論文翻訳(概要): SpikingNeRF: Making Bio-inspired Neural Networks See through the Real World

論文の概要: SpikingNeRF: Making Bio-inspired Neural Networks See through the Real World

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10987v2
Date: Sat, 28 Oct 2023 15:51:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-31 20:15:57.264290
Title: SpikingNeRF: Making Bio-inspired Neural Networks See through the Real World
Title（参考訳）: SpikingNeRF:バイオインスパイアされたニューラルネットワークを現実世界で見る
Authors: Xingting Yao, Qinghao Hu, Tielong Liu, Zitao Mo, Zeyu Zhu, Zhengyang Zhuge, Jian Cheng
Abstract要約: 本稿では,SNNの時間次元と放射光を一致させて放射場を再構成するSpikeNeRFを提案する。各種データセットを用いた実験により, 平均70.79%のエネルギー消費を削減できた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.235184420475615
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Spiking neural networks (SNNs) have been thriving on numerous tasks to leverage their promising energy efficiency and exploit their potentialities as biologically plausible intelligence. Meanwhile, the Neural Radiance Fields (NeRF) render high-quality 3D scenes with massive energy consumption, but few works delve into the energy-saving solution with a bio-inspired approach. In this paper, we propose SpikingNeRF, which aligns the radiance ray with the temporal dimension of SNN, to naturally accommodate the SNN to the reconstruction of Radiance Fields. Thus, the computation turns into a spike-based, multiplication-free manner, reducing the energy consumption. In SpikingNeRF, each sampled point on the ray is matched onto a particular time step, and represented in a hybrid manner where the voxel grids are maintained as well. Based on the voxel grids, sampled points are determined whether to be masked for better training and inference. However, this operation also incurs irregular temporal length. We propose the temporal padding strategy to tackle the masked samples to maintain regular temporal length, i.e., regular tensors, and the temporal condensing strategy to form a denser data structure for hardware-friendly computation. Extensive experiments on various datasets demonstrate that our method reduces the 70.79\% energy consumption on average and obtains comparable synthesis quality with the ANN baseline.
Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、その有望なエネルギー効率を活用し、生物学的に妥当な知性としてその可能性を活用するために、数多くのタスクに取り組んできた。一方、Neural Radiance Fields(NeRF)は、大量のエネルギーを消費する高品質な3Dシーンをレンダリングするが、バイオインスパイアされたアプローチで省エネソリューションを掘り下げる作業はほとんどない。本稿では,放射光線をsnnの時間次元と整合させ,snnを放射場の再構成に自然に適応させるspikingnerfを提案する。したがって、計算はスパイクベースで乗算のない方法に変わり、エネルギー消費を減少させる。 SpikingNeRFでは、光線上の各サンプリング点が特定の時間ステップに一致し、ボクセルグリッドも維持されるハイブリッドな方法で表現される。ボクセルグリッドに基づいて、よりよいトレーニングと推論のためにマスキングするかどうかのサンプルポイントが決定される。しかし、この操作には不規則な時間的長さも伴う。本稿では,正則テンソルのような正則時間長を維持するためにマスキング試料に取り組むための時間的パディング戦略と,ハードウェアフレンドリーな計算のための密度の高いデータ構造を形成する時間的凝縮戦略を提案する。各種データセットに対する大規模な実験により, 提案手法は平均70.79 %のエネルギー消費を削減し, ANNベースラインと同等の合成品質が得られることが示された。

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