論文の概要: Where Do We Stand with Implicit Neural Representations? A Technical and Performance Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03688v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 06:14:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:23:32.191368
• Title: Where Do We Stand with Implicit Neural Representations? A Technical and Performance Survey
• Title（参考訳）: 意図しないニューラル表現はどこに立つか? : 技術とパフォーマンスに関する調査
• Authors: Amer Essakine, Yanqi Cheng, Chun-Wun Cheng, Lipei Zhang, Zhongying Deng, Lei Zhu, Carola-Bibiane Schönlieb, Angelica I Aviles-Rivero,
• Abstract要約: Inlicit Neural Representation (INR) は知識表現のパラダイムとして登場した。 INRは、データを連続的な暗黙の関数としてモデル化するために多層パーセプトロン(MLP)を利用する。 この調査では、アクティベーション機能、位置エンコーディング、統合戦略、ネットワーク構造という4つの重要な領域に分類する明確な分類法を紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.89460694470542
• License:
• Abstract: Implicit Neural Representations (INRs) have emerged as a paradigm in knowledge representation, offering exceptional flexibility and performance across a diverse range of applications. INRs leverage multilayer perceptrons (MLPs) to model data as continuous implicit functions, providing critical advantages such as resolution independence, memory efficiency, and generalisation beyond discretised data structures. Their ability to solve complex inverse problems makes them particularly effective for tasks including audio reconstruction, image representation, 3D object reconstruction, and high-dimensional data synthesis. This survey provides a comprehensive review of state-of-the-art INR methods, introducing a clear taxonomy that categorises them into four key areas: activation functions, position encoding, combined strategies, and network structure optimisation. We rigorously analyse their critical properties, such as full differentiability, smoothness, compactness, and adaptability to varying resolutions while also examining their strengths and limitations in addressing locality biases and capturing fine details. Our experimental comparison offers new insights into the trade-offs between different approaches, showcasing the capabilities and challenges of the latest INR techniques across various tasks. In addition to identifying areas where current methods excel, we highlight key limitations and potential avenues for improvement, such as developing more expressive activation functions, enhancing positional encoding mechanisms, and improving scalability for complex, high-dimensional data. This survey serves as a roadmap for researchers, offering practical guidance for future exploration in the field of INRs. We aim to foster new methodologies by outlining promising research directions for INRs and applications.
• Abstract（参考訳）: Implicit Neural Representations (INR) は知識表現のパラダイムとして登場し、様々なアプリケーションにまたがる優れた柔軟性とパフォーマンスを提供する。 INRは、データを連続的な暗黙の関数としてモデル化するために多層パーセプトロン(MLP)を利用する。 複雑な逆問題を解決する能力は、音声再構成、画像表現、3Dオブジェクト再構成、高次元データ合成といったタスクに特に有効である。 この調査は、最先端のINR手法を包括的にレビューし、アクティベーション機能、位置エンコーディング、統合戦略、ネットワーク構造最適化の4つの重要な領域に分類する明確な分類法を導入する。 完全微分可能性、滑らか性、コンパクト性、様々な解像度への適応性など、それらの重要な特性を厳格に分析し、局所性バイアスに対処し、詳細を捉える際の強さと限界について検討する。 実験的な比較によって、異なるアプローチ間のトレードオフに関する新たな洞察が得られ、さまざまなタスクにわたる最新のINR技術の能力と課題が示されます。 現在の手法が優れている領域の特定に加えて、より表現力のあるアクティベーション関数の開発、位置符号化機構の強化、複雑な高次元データのスケーラビリティ向上など、改善のための重要な制限と潜在的手段を強調している。 この調査は研究者のロードマップとして役立ち、INRの分野における将来の探査のための実践的なガイダンスを提供する。 我々は、INRと応用のための有望な研究方向性を概説し、新しい方法論の育成を目指す。

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