論文の概要: 2D Neural Fields with Learned Discontinuities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00771v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 21:55:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 05:28:21.276815
• Title: 2D Neural Fields with Learned Discontinuities
• Title（参考訳）: 学習した不連続性を持つ2次元ニューラルネットワーク
• Authors: Chenxi Liu, Siqi Wang, Matthew Fisher, Deepali Aneja, Alec Jacobson,
• Abstract要約: 本稿では,対象画像と協調的に近似し,不連続性を回復する新たな不連続性ニューラルネットワークモデルを提案する。 また,本モデルでは,ムンフォード-シャフ法を上回り,不連続性を正確に把握し,チャンファーを真相に近づけた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.49492874634648
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective representation of 2D images is fundamental in digital image processing, where traditional methods like raster and vector graphics struggle with sharpness and textural complexity respectively. Current neural fields offer high-fidelity and resolution independence but require predefined meshes with known discontinuities, restricting their utility. We observe that by treating all mesh edges as potential discontinuities, we can represent the magnitude of discontinuities with continuous variables and optimize. Based on this observation, we introduce a novel discontinuous neural field model that jointly approximate the target image and recovers discontinuities. Through systematic evaluations, our neural field demonstrates superior performance in denoising and super-resolution tasks compared to InstantNGP, achieving improvements of over 5dB and 10dB, respectively. Our model also outperforms Mumford-Shah-based methods in accurately capturing discontinuities, with Chamfer distances 3.5x closer to the ground truth. Additionally, our approach shows remarkable capability in handling complex artistic drawings and natural images.
• Abstract（参考訳）: 2次元画像の効果的な表現は、ラスタやベクトルグラフィックスといった従来の手法がそれぞれシャープさとテクスチャの複雑さに苦しむデジタル画像処理において基本となる。 現在のニューラルネットワークは、高忠実度と解像度の独立性を提供するが、既知の不連続性を持つ事前定義されたメッシュを必要とし、その実用性を制限する。 すべてのメッシュエッジを潜在的な不連続性として扱うことで、連続変数による不連続性の規模を表現し、最適化することができる。 そこで,本研究では,対象画像と協調的に近似し,不連続性を回復する新たな不連続性ニューラルネットワークモデルを提案する。 InstantNGPと比較して,本研究の脳野は,5dB以上と10dB以上の改善を実現した。 我々のモデルはムンフォード・シャー法を上回り、不連続性を正確に把握し、チャンファー距離は地上の真理に3.5倍近い。 さらに,本手法は複雑な芸術的図面や自然画像を扱う際,顕著な能力を示す。

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