論文の概要: Neural Fields with Thermal Activations for Arbitrary-Scale Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17643v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 14:01:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 21:05:30.118896
• Title: Neural Fields with Thermal Activations for Arbitrary-Scale Super-Resolution
• Title（参考訳）: 任意スケール超解像のための熱活性化型ニューラルフィールド
• Authors: Alexander Becker, Rodrigo Caye Daudt, Nando Metzger, Jan Dirk Wegner, Konrad Schindler
• Abstract要約: 本稿では,ASSRの分解能を横切るときのアンチエイリアスとして機能するガウスPSFを用いて点を問うことができるような,新しい設計手法を提案する。 我々のフレームワークでガウスPSFで点を問うことは、画像領域のフィルタリングとは異なり、計算コストに影響しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.90212095041479
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent approaches for arbitrary-scale single image super-resolution (ASSR) have used local neural fields to represent continuous signals that can be sampled at different rates. However, in such formulation, the point-wise query of field values does not naturally match the point spread function (PSF) of a given pixel. In this work we present a novel way to design neural fields such that points can be queried with a Gaussian PSF, which serves as anti-aliasing when moving across resolutions for ASSR. We achieve this using a novel activation function derived from Fourier theory and the heat equation. This comes at no additional cost: querying a point with a Gaussian PSF in our framework does not affect computational cost, unlike filtering in the image domain. Coupled with a hypernetwork, our method not only provides theoretically guaranteed anti-aliasing, but also sets a new bar for ASSR while also being more parameter-efficient than previous methods.
• Abstract（参考訳）: 任意のスケールの単一画像スーパーレゾリューション(assr)に対する最近のアプローチでは、異なる速度でサンプリングできる連続的な信号を表現するために局所的な神経場を用いた。 しかし、そのような定式化では、フィールド値のポイントワイドなクエリは、与えられたピクセルのポイントスプレッド関数(PSF)と自然に一致しない。 本研究は,ASSRの分解能を横切るときのアンチエイリアスとして機能するガウスPSFを用いて点を問うことができるような,新しい設計手法を提案する。 フーリエ理論と熱方程式から導かれる新しい活性化関数を用いてこれを実現できる。 私たちのフレームワークのガウスpsfでポイントをクエリすることは、イメージドメインのフィルタリングとは異なり、計算コストに影響しません。 ハイパーネットワークと組み合わせることで,理論上保証されたアンチエイリアスを提供するだけでなく,従来の手法よりもパラメータ効率のよいasrの新しいバーを設定する。

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