論文の概要: Enhancing Implicit Neural Representations via Symmetric Power Transformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09213v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 12:08:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:32:28.799814
• Title: Enhancing Implicit Neural Representations via Symmetric Power Transformation
• Title（参考訳）: 対称パワートランスフォーメーションによるインプシットニューラル表現の強化
• Authors: Weixiang Zhang, Shuzhao Xie, Chengwei Ren, Shijia Ge, Mingzi Wang, Zhi Wang,
• Abstract要約: Inlicit Neural Representation(INR)の能力を高めるための対称パワー変換を提案する。 本手法は,余分なストレージ消費を必要としない可逆操作を特徴とする。 我々は,本手法の有効性と適用性を示すために,1Dオーディオ,2D画像,3Dビデオフィッティングタスクを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8265381658118662
• License:
• Abstract: We propose symmetric power transformation to enhance the capacity of Implicit Neural Representation~(INR) from the perspective of data transformation. Unlike prior work utilizing random permutation or index rearrangement, our method features a reversible operation that does not require additional storage consumption. Specifically, we first investigate the characteristics of data that can benefit the training of INR, proposing the Range-Defined Symmetric Hypothesis, which posits that specific range and symmetry can improve the expressive ability of INR. Based on this hypothesis, we propose a nonlinear symmetric power transformation to achieve both range-defined and symmetric properties simultaneously. We use the power coefficient to redistribute data to approximate symmetry within the target range. To improve the robustness of the transformation, we further design deviation-aware calibration and adaptive soft boundary to address issues of extreme deviation boosting and continuity breaking. Extensive experiments are conducted to verify the performance of the proposed method, demonstrating that our transformation can reliably improve INR compared with other data transformations. We also conduct 1D audio, 2D image and 3D video fitting tasks to demonstrate the effectiveness and applicability of our method.
• Abstract（参考訳）: 我々は,データ変換の観点から,入射ニューラル表現~(INR)の能力を高めるための対称パワー変換を提案する。 乱数置換やインデックス再構成を利用する以前の作業とは異なり,本手法では,余分なストレージ消費を必要としない可逆操作を特徴としている。 具体的には、まず、INRのトレーニングに役立つデータの特徴について検討し、特定範囲と対称性がINRの表現能力を向上させることを示唆するレンジ決定対称性仮説を提案する。 この仮説に基づいて、レンジ定義特性と対称特性の両方を同時に達成する非線形対称パワー変換を提案する。 出力係数を用いてデータを再分割し、目標範囲内の対称性を近似する。 変換のロバスト性を改善するため,過度な偏差増大と連続性破壊の問題に対処するために,偏差を考慮した校正と適応ソフト境界を設計する。 提案手法の有効性を検証するために大規模な実験を行い、我々の変換が他のデータ変換と比較してINRを確実に改善できることを実証した。 また,本手法の有効性と適用性を示すために,1Dオーディオ,2D画像,3Dビデオ撮影タスクも実施している。

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