論文の概要: SPC-NeRF: Spatial Predictive Compression for Voxel Based Radiance Field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16366v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 07:40:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 14:15:03.929024
• Title: SPC-NeRF: Spatial Predictive Compression for Voxel Based Radiance Field
• Title（参考訳）: SPC-NeRF:Voxel-based Radiance Fieldのための空間予測圧縮
• Authors: Zetian Song, Wenhong Duan, Yuhuai Zhang, Shiqi Wang, Siwei Ma, Wen Gao
• Abstract要約: 本稿では,EVG圧縮に空間予測符号化を適用した新しいフレームワークであるSPC-NeRFを提案する。 我々の手法は最先端のVQRFに比べて32%のビット節約が可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.33347056627581
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Representing the Neural Radiance Field (NeRF) with the explicit voxel grid (EVG) is a promising direction for improving NeRFs. However, the EVG representation is not efficient for storage and transmission because of the terrific memory cost. Current methods for compressing EVG mainly inherit the methods designed for neural network compression, such as pruning and quantization, which do not take full advantage of the spatial correlation of voxels. Inspired by prosperous digital image compression techniques, this paper proposes SPC-NeRF, a novel framework applying spatial predictive coding in EVG compression. The proposed framework can remove spatial redundancy efficiently for better compression performance.Moreover, we model the bitrate and design a novel form of the loss function, where we can jointly optimize compression ratio and distortion to achieve higher coding efficiency. Extensive experiments demonstrate that our method can achieve 32% bit saving compared to the state-of-the-art method VQRF on multiple representative test datasets, with comparable training time.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク(NeRF)を明示的なボクセルグリッド(EVG)で表現することは、NeRFを改善する上で有望な方向である。 しかし、EVG表現は、メモリコストが非常に高いため、ストレージや伝送に効率的ではない。 現在のevg圧縮法は、ボクセルの空間相関を十分に活用しないプルーニングや量子化などのニューラルネットワーク圧縮のために設計された手法を継承している。 本稿では,EVG圧縮に空間予測符号化を適用した新しいフレームワークであるSPC-NeRFを提案する。 提案手法は,圧縮性能を向上させるために空間冗長性を効率的に除去し,さらにビットレートをモデル化し,圧縮比と歪みを共同で最適化して高い符号化効率を実現する新しいロス関数を設計できる。 大規模な実験により,本手法は複数の代表的なテストデータセット上で,最先端のVQRFに比べて32%の削減が可能であり,訓練時間は同等であることがわかった。

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