Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improved Positional Encoding for Implicit Neural Representation based Compact Data Representation

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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