論文の概要: Lagrangian Hashing for Compressed Neural Field Representations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05334v1
- Date: Mon, 9 Sep 2024 05:25:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 15:50:59.575382
- Title: Lagrangian Hashing for Compressed Neural Field Representations
- Title（参考訳）: 圧縮ニューラルネットワーク表現のためのラグランジアンハッシュ
- Authors: Shrisudhan Govindarajan, Zeno Sambugaro, Akhmedkhan, Shabanov, Towaki Takikawa, Daniel Rebain, Weiwei Sun, Nicola Conci, Kwang Moo Yi, Andrea Tagliasacchi,
- Abstract要約: ラグランジアン・ハッシュ(Lagrangian Hashing)は、高速トレーニング型NeRF法の特徴を組み合わせたニューラルネットワークの表現である。
我々の主な発見は、我々の表現は、品質を損なうことなく、よりコンパクトな表現を用いて信号の再構成を可能にすることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.23145728062387
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present Lagrangian Hashing, a representation for neural fields combining the characteristics of fast training NeRF methods that rely on Eulerian grids (i.e.~InstantNGP), with those that employ points equipped with features as a way to represent information (e.g. 3D Gaussian Splatting or PointNeRF). We achieve this by incorporating a point-based representation into the high-resolution layers of the hierarchical hash tables of an InstantNGP representation. As our points are equipped with a field of influence, our representation can be interpreted as a mixture of Gaussians stored within the hash table. We propose a loss that encourages the movement of our Gaussians towards regions that require more representation budget to be sufficiently well represented. Our main finding is that our representation allows the reconstruction of signals using a more compact representation without compromising quality.
- Abstract（参考訳）: ラグランジアン・ハッシング(Lagrangian Hashing)は、情報表現の手段として特徴を備えた点(例えば3次元ガウス格子(英語版)やポイントNeRF)を用いた高速トレーニングNeRF法の特徴を組み合わせた、ニューラルネットワークの表現である。
InstantNGP表現の階層型ハッシュテーブルの高分解能層に点ベース表現を組み込むことにより、これを実現する。
私たちの点には影響の場が備わっているので、我々の表現はハッシュテーブルに格納されたガウスの混合と解釈できる。
我々は,表現予算を十分に適切に表現する必要がある地域へのガウス人の移動を促すための損失を提案する。
我々の主な発見は、我々の表現は、品質を損なうことなく、よりコンパクトな表現を用いて信号の再構成を可能にすることである。
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