論文の概要: SINR: Sparsity Driven Compressed Implicit Neural Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19576v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 11:53:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:51:10.955837
• Title: SINR: Sparsity Driven Compressed Implicit Neural Representations
• Title（参考訳）: SINR: 空間駆動圧縮インプシットニューラル表現
• Authors: Dhananjaya Jayasundara, Sudarshan Rajagopalan, Yasiru Ranasinghe, Trac D. Tran, Vishal M. Patel,
• Abstract要約: Inlicit Neural Representation (INR) は、識別された信号を表現するための汎用データモダリティとして、ますます認識されている。 INRの既存の信号圧縮アプローチは、2つの戦略の1つである。 InRの重みによって形成されるベクトル空間のパターンを利用する,革新的な圧縮アルゴリズムであるSINRを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.489983863030556
• License:
• Abstract: Implicit Neural Representations (INRs) are increasingly recognized as a versatile data modality for representing discretized signals, offering benefits such as infinite query resolution and reduced storage requirements. Existing signal compression approaches for INRs typically employ one of two strategies: 1. direct quantization with entropy coding of the trained INR; 2. deriving a latent code on top of the INR through a learnable transformation. Thus, their performance is heavily dependent on the quantization and entropy coding schemes employed. In this paper, we introduce SINR, an innovative compression algorithm that leverages the patterns in the vector spaces formed by weights of INRs. We compress these vector spaces using a high-dimensional sparse code within a dictionary. Further analysis reveals that the atoms of the dictionary used to generate the sparse code do not need to be learned or transmitted to successfully recover the INR weights. We demonstrate that the proposed approach can be integrated with any existing INR-based signal compression technique. Our results indicate that SINR achieves substantial reductions in storage requirements for INRs across various configurations, outperforming conventional INR-based compression baselines. Furthermore, SINR maintains high-quality decoding across diverse data modalities, including images, occupancy fields, and Neural Radiance Fields.
• Abstract（参考訳）: Inlicit Neural Representations (INR)は、離散化された信号を表現するための汎用的なデータモダリティとして認識され、無限のクエリの解決やストレージ要求の削減といった利点を提供する。 INRの既存の信号圧縮アプローチは、一般的に2つの戦略の1つである。 1. 訓練されたINRのエントロピー符号化による直接量子化 2. 学習可能な変換を通じて、INRの上に潜り込むコードを導出する。 したがって、それらの性能は、使用される量子化およびエントロピー符号化方式に大きく依存する。 本稿では,INRの重みによって形成されるベクトル空間のパターンを利用する,革新的な圧縮アルゴリズムであるSINRを紹介する。 辞書内の高次元スパース符号を用いてこれらのベクトル空間を圧縮する。 さらに分析した結果、InR重みを回復するためにスパース符号を生成するために使われる辞書の原子を学習したり送信したりする必要がなくなることが明らかになった。 提案手法は既存のINRベースの信号圧縮技術と統合可能であることを示す。 以上の結果から,SINR は従来のINR ベースの圧縮ベースラインよりも高い精度で,INR のストレージ要求を大幅に削減できることがわかった。 さらに、SINRは、画像、占有フィールド、ニューラルラジアンスフィールドなど、さまざまなデータモダリティにわたる高品質なデコーディングを維持している。

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