論文の概要: Grounding and Enhancing Grid-based Models for Neural Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20002v1
• Date: Fri, 29 Mar 2024 06:33:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 16:24:57.523971
• Title: Grounding and Enhancing Grid-based Models for Neural Fields
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークのための格子モデルの構築と強化
• Authors: Zelin Zhao, Fenglei Fan, Wenlong Liao, Junchi Yan,
• Abstract要約: 本稿では,グリッドモデルに関する理論的枠組みを紹介する。 このフレームワークは、これらのモデルの近似と一般化の挙動がグリッド接カーネル(GTK)によって決定されることを指摘している。 導入されたフレームワークは、Multiplicative Fourier Adaptive Grid(MulFAGrid)と呼ばれる新しいグリッドベースモデルの開発を動機付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.608051828300106
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many contemporary studies utilize grid-based models for neural field representation, but a systematic analysis of grid-based models is still missing, hindering the improvement of those models. Therefore, this paper introduces a theoretical framework for grid-based models. This framework points out that these models' approximation and generalization behaviors are determined by grid tangent kernels (GTK), which are intrinsic properties of grid-based models. The proposed framework facilitates a consistent and systematic analysis of diverse grid-based models. Furthermore, the introduced framework motivates the development of a novel grid-based model named the Multiplicative Fourier Adaptive Grid (MulFAGrid). The numerical analysis demonstrates that MulFAGrid exhibits a lower generalization bound than its predecessors, indicating its robust generalization performance. Empirical studies reveal that MulFAGrid achieves state-of-the-art performance in various tasks, including 2D image fitting, 3D signed distance field (SDF) reconstruction, and novel view synthesis, demonstrating superior representation ability. The project website is available at https://sites.google.com/view/cvpr24-2034-submission/home.
• Abstract（参考訳）: 多くの現代研究では、ニューラルネットワーク表現にグリッドベースのモデルを使用しているが、グリッドベースのモデルの体系的な分析がいまだに欠けており、これらのモデルの改善を妨げている。 そこで本研究では,グリッドモデルに関する理論的枠組みを提案する。 この枠組みは、これらのモデルの近似と一般化の挙動をグリッドベースモデル固有の特性であるグリッド接カーネル(GTK)によって決定することを示している。 提案するフレームワークは,多種多様なグリッドベースモデルの一貫した系統的解析を容易にする。 さらに、導入されたフレームワークは、Multiplicative Fourier Adaptive Grid (MulFAGrid)と呼ばれる新しいグリッドベースのモデルの開発を動機付けている。 数値解析により、MulFAGridは前者よりも低い一般化値を示し、その堅牢な一般化性能を示している。 実験により,MulFAGridは2次元画像整合,3次元符号付き距離場(SDF)再構成,新しいビュー合成など,様々なタスクにおいて最先端のパフォーマンスを実現し,表現能力の向上を図っている。 プロジェクトのWebサイトはhttps://sites.google.com/view/cvpr24-2034-submission/homeで公開されている。

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