論文の概要: Geometric Neural Process Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02338v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 14:17:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:02:10.288275
• Title: Geometric Neural Process Fields
• Title（参考訳）: 幾何学的ニューラルプロセス場
• Authors: Wenzhe Yin, Zehao Xiao, Jiayi Shen, Yunlu Chen, Cees G. M. Snoek, Jan-Jakob Sonke, Efstratios Gavves,
• Abstract要約: 幾何学的ニューラル・プロセス・フィールド(Geometric Neural Process Fields, G-NPF)は、ニューラル・ラディアンス・フィールドの確率的フレームワークである。 これらの基盤の上に構築された階層型潜在変数モデルにより、G-NPFは複数の空間レベルにまたがる構造情報を統合できる。 3次元シーンと2次元画像と1次元信号レグレッションの新規ビュー合成実験により,本手法の有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.77241763774756
• License:
• Abstract: This paper addresses the challenge of Neural Field (NeF) generalization, where models must efficiently adapt to new signals given only a few observations. To tackle this, we propose Geometric Neural Process Fields (G-NPF), a probabilistic framework for neural radiance fields that explicitly captures uncertainty. We formulate NeF generalization as a probabilistic problem, enabling direct inference of NeF function distributions from limited context observations. To incorporate structural inductive biases, we introduce a set of geometric bases that encode spatial structure and facilitate the inference of NeF function distributions. Building on these bases, we design a hierarchical latent variable model, allowing G-NPF to integrate structural information across multiple spatial levels and effectively parameterize INR functions. This hierarchical approach improves generalization to novel scenes and unseen signals. Experiments on novel-view synthesis for 3D scenes, as well as 2D image and 1D signal regression, demonstrate the effectiveness of our method in capturing uncertainty and leveraging structural information for improved generalization.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルフィールド(NeF)一般化の課題に対処する。 これを解決するために、我々は、不確実性を明示的に捉えるニューラルネットワークの確率的フレームワークであるGeometric Neural Process Fields (G-NPF)を提案する。 我々はNeFの一般化を確率的問題として定式化し、限られた文脈観測からNeF関数分布の直接推定を可能にする。 構造的帰納バイアスを組み込むため,空間構造を符号化し,NeF関数分布の推論を容易にする幾何学的基底を導入する。 これらの基盤の上に構築された階層型潜在変数モデルにより、G-NPFは複数の空間レベルにまたがる構造情報を統合し、INR関数を効果的にパラメータ化することができる。 この階層的なアプローチは、新しいシーンや目に見えない信号への一般化を改善する。 3次元シーンと2次元画像と1次元信号レグレッションの新規ビュー合成実験は、不確実性を捉え、構造情報を活用して一般化を改善する方法の有効性を実証する。

関連論文リスト

• Joint Diffusion Processes as an Inductive Bias in Sheaf Neural Networks [14.224234978509026]
  せん断ニューラルネットワーク(SNN)は自然にグラフニューラルネットワーク(GNN)を拡張する 構造図をより直感的に理解するための2つの新しいせん断学習手法を提案する。 評価では,これまでのSNNで使用されている実世界のベンチマークの限界を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-30T07:17:46Z)
• Neural Parameter Regression for Explicit Representations of PDE Solution Operators [22.355460388065964]
  偏微分方程式(PDE)の解演算子を学習するための新しいフレームワークであるニューラル回帰(NPR)を導入する。 NPRは、ニューラルネットワーク(NN)パラメータを回帰するために、Physics-Informed Neural Network (PINN, Raissi et al., 2021) 技術を使用している。 このフレームワークは、新しい初期条件と境界条件に顕著な適応性を示し、高速な微調整と推論を可能にした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T14:30:56Z)
• PNeRFLoc: Visual Localization with Point-based Neural Radiance Fields [54.8553158441296]
  統一された点ベース表現に基づく新しい視覚的ローカライゼーションフレームワーク PNeRFLoc を提案する。 一方、PNeRFLocは2次元特徴点と3次元特徴点をマッチングして初期ポーズ推定をサポートする。 一方、レンダリングベースの最適化を用いた新しいビュー合成によるポーズ改善も実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-17T08:30:00Z)
• T1: Scaling Diffusion Probabilistic Fields to High-Resolution on Unified Visual Modalities [69.16656086708291]
  拡散確率場(DPF)は、距離空間上で定義された連続関数の分布をモデル化する。 本稿では,局所構造学習に着目したビューワイズサンプリングアルゴリズムによる新しいモデルを提案する。 モデルは、複数のモダリティを統一しながら、高解像度のデータを生成するためにスケールすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T03:32:03Z)
• Versatile Neural Processes for Learning Implicit Neural Representations [57.090658265140384]
  本稿では,近似関数の能力を大幅に向上させるVersatile Neural Processs (VNP)を提案する。 具体的には、より少ない情報的コンテキストトークンを生成するボトルネックエンコーダを導入し、高い計算コストを軽減した。 提案したVNPが1D, 2D, 3D信号を含む様々なタスクに対して有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-21T04:08:46Z)
• Modeling from Features: a Mean-field Framework for Over-parameterized Deep Neural Networks [54.27962244835622]
  本稿では、オーバーパラメータ化ディープニューラルネットワーク(DNN)のための新しい平均場フレームワークを提案する。 このフレームワークでは、DNNは連続的な極限におけるその特徴に対する確率測度と関数によって表現される。 本稿では、標準DNNとResidual Network(Res-Net)アーキテクチャを通してフレームワークを説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-03T01:37:16Z)
• Dense Non-Rigid Structure from Motion: A Manifold Viewpoint [162.88686222340962]
  Non-Rigid Structure-from-Motion (NRSfM) 問題は、複数のフレームにまたがる2次元特徴対応から変形物体の3次元形状を復元することを目的としている。 提案手法は,ノイズに対する精度,スケーラビリティ,堅牢性を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T09:15:54Z)
• Scalable Partial Explainability in Neural Networks via Flexible Activation Functions [13.71739091287644]
  ディープニューラルネットワーク(NN)によって与えられる高次元の特徴と決定は、そのメカニズムを公開するために新しいアルゴリズムと方法を必要とする。 現在の最先端のNN解釈手法は、NN構造や操作自体よりも、NN出力と入力との直接的な関係に重点を置いている。 本稿では,スケーラブルなトポロジの下でのアクティベーション関数(AF)の役割を象徴的に説明することにより,部分的に説明可能な学習モデルを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T20:30:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。