論文の概要: Improved Positional Encoding for Implicit Neural Representation based
Compact Data Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06059v1
- Date: Fri, 10 Nov 2023 13:47:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-13 15:06:31.157367
- Title: Improved Positional Encoding for Implicit Neural Representation based
Compact Data Representation
- Title(参考訳): 入射ニューラル表現に基づくコンパクトデータ表現のための位置符号化の改良
- Authors: Bharath Bhushan Damodaran, Francois Schnitzler, Anne Lambert, Pierre
Hellier
- Abstract要約: 暗黙的ニューラル表現(INR)の再構成品質を向上させる新しい位置符号化法を提案する。
提案手法は, 圧縮作業の複雑さや新規ビュー合成の再現性の向上を伴わずに, 速度歪み性能を著しく向上することを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.506099292980221
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Positional encodings are employed to capture the high frequency information
of the encoded signals in implicit neural representation (INR). In this paper,
we propose a novel positional encoding method which improves the reconstruction
quality of the INR. The proposed embedding method is more advantageous for the
compact data representation because it has a greater number of frequency basis
than the existing methods. Our experiments shows that the proposed method
achieves significant gain in the rate-distortion performance without
introducing any additional complexity in the compression task and higher
reconstruction quality in novel view synthesis.
- Abstract(参考訳): 位置符号化を用いて、暗黙の神経表現(INR)において符号化された信号の高周波情報をキャプチャする。
本稿では,INRの再構成品質を向上させる新しい位置符号化手法を提案する。
提案手法は,従来の手法よりも周波数ベースが大きいため,コンパクトなデータ表現に有利である。
提案手法は, 圧縮作業の複雑さや新規ビュー合成の再現性の向上を伴わずに, 速度歪み性能を著しく向上することを示す。
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