論文の概要: RHINO: Regularizing the Hash-based Implicit Neural Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12642v1
- Date: Fri, 22 Sep 2023 06:20:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-25 15:54:30.536838
- Title: RHINO: Regularizing the Hash-based Implicit Neural Representation
- Title（参考訳）: RHINO: ハッシュベースの命令型ニューラル表現の正規化
- Authors: Hao Zhu, Fengyi Liu, Qi Zhang, Xun Cao, Zhan Ma
- Abstract要約: Inlicit Neural Representation (INR) は、複雑な信号の特徴付けにおいて、顕著な効果と効率性を示した。
しかし、現在の最先端の手法では、規則化が不十分であり、しばしばラジダスの間に信頼できない、うるさい結果をもたらす。
本稿では, 連続解析関数を組み込んで正規化を促進するRHINOを紹介する。
特にRHINOは、現在の最先端技術を、品質とスピードの両方で上回り、その優位性を確認している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.467625248206346
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The use of Implicit Neural Representation (INR) through a hash-table has
demonstrated impressive effectiveness and efficiency in characterizing
intricate signals. However, current state-of-the-art methods exhibit
insufficient regularization, often yielding unreliable and noisy results during
interpolations. We find that this issue stems from broken gradient flow between
input coordinates and indexed hash-keys, where the chain rule attempts to model
discrete hash-keys, rather than the continuous coordinates. To tackle this
concern, we introduce RHINO, in which a continuous analytical function is
incorporated to facilitate regularization by connecting the input coordinate
and the network additionally without modifying the architecture of current
hash-based INRs. This connection ensures a seamless backpropagation of
gradients from the network's output back to the input coordinates, thereby
enhancing regularization. Our experimental results not only showcase the
broadened regularization capability across different hash-based INRs like DINER
and Instant NGP, but also across a variety of tasks such as image fitting,
representation of signed distance functions, and optimization of 5D static / 6D
dynamic neural radiance fields. Notably, RHINO outperforms current
state-of-the-art techniques in both quality and speed, affirming its
superiority.
- Abstract（参考訳）: Inlicit Neural Representation (INR) のハッシュテーブルによる使用は、複雑な信号の特徴付けにおいて顕著な効果と効率性を示した。
しかし、現在の最先端の手法では正規化が不十分であり、補間中に信頼できない結果やノイズが発生することが多い。
この問題は、チェーンルールが連続座標ではなく離散ハッシュキーをモデル化しようとする、入力座標とインデックス付きハッシュキーの間の勾配流れの破れに起因することが分かる。
そこで本研究では,入力座標とネットワークを接続し,現在のハッシュベースのinrsのアーキテクチャを変更することなく正規化を容易にするために,連続解析関数が組み込まれているrhinoを紹介する。
この接続により、ネットワークの出力から入力座標への勾配のシームレスなバックプロパゲーションが保証され、正規化が向上する。
我々の実験結果は、DINERやInstant NGPのような異なるハッシュベースのINRにまたがるより広い正規化能力を示すだけでなく、画像整合、符号付き距離関数の表現、および5次元静的/6次元動的ニューラル放射場の最適化といった様々なタスクにも及んでいる。
特にRHINOは、現在の最先端技術を品質とスピードの両方で上回り、その優位性を確認している。
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