論文の概要: SL$^{2}$A-INR: Single-Layer Learnable Activation for Implicit Neural Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10836v3
• Date: Fri, 21 Mar 2025 20:57:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:30:32.980559
• Title: SL$^{2}$A-INR: Single-Layer Learnable Activation for Implicit Neural Representation
• Title（参考訳）: SL$^{2}$A-INR: 入射神経表現のための単層学習可能活性化
• Authors: Moein Heidari, Reza Rezaeian, Reza Azad, Dorit Merhof, Hamid Soltanian-Zadeh, Ilker Hacihaliloglu,
• Abstract要約: Inlicit Neural Representation (INR)は、ニューラルネットワークを利用して、座標入力を対応する属性に変換することで、視覚関連領域において大きな進歩をもたらした。 我々は,INRアーキテクチャに新しいアプローチを導入することで,これらの課題を緩和できることを示す。 具体的には,シングルレイヤの学習可能なアクティベーション関数と従来のReLUアクティベーションを用いた合成を組み合わせたハイブリッドネットワークSL$2$A-INRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.572456394600755
• License:
• Abstract: Implicit Neural Representation (INR), leveraging a neural network to transform coordinate input into corresponding attributes, has recently driven significant advances in several vision-related domains. However, the performance of INR is heavily influenced by the choice of the nonlinear activation function used in its multilayer perceptron (MLP) architecture. To date, multiple nonlinearities have been investigated, but current INRs still face limitations in capturing high-frequency components and diverse signal types. We show that these challenges can be alleviated by introducing a novel approach in INR architecture. Specifically, we propose SL$^{2}$A-INR, a hybrid network that combines a single-layer learnable activation function with an MLP that uses traditional ReLU activations. Our method performs superior across diverse tasks, including image representation, 3D shape reconstruction, and novel view synthesis. Through comprehensive experiments, SL$^{2}$A-INR sets new benchmarks in accuracy, quality, and robustness for INR. Our Code is publicly available on~\href{https://github.com/Iceage7/SL2A-INR}{\textcolor{magenta}{GitHub}}.
• Abstract（参考訳）: Inlicit Neural Representation (INR)は、ニューラルネットワークを利用して、座標入力を対応する属性に変換する。 しかし、INRの性能は多層パーセプトロン(MLP)アーキテクチャで使用される非線形活性化関数の選択に大きく影響されている。 これまで、複数の非線形性について研究されてきたが、現在のINRは高周波成分と多様な信号タイプを捕捉する際の制限に直面している。 我々は,INRアーキテクチャに新しいアプローチを導入することで,これらの課題を緩和できることを示す。 具体的には,従来のReLUアクティベーションを用いたMLPと単一層学習可能なアクティベーション関数を組み合わせたハイブリッドネットワークSL$^{2}$A-INRを提案する。 提案手法は,画像表現,3次元形状再構成,新しいビュー合成など,多様なタスクに優れる。 包括的な実験を通じて、SL$^{2}$A-INRはINRの精度、品質、堅牢性の新しいベンチマークを設定する。 私たちのコードは、~\href{https://github.com/Iceage7/SL2A-INR}{\textcolor{magenta}{GitHub}}で公開されています。

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