論文の概要: MINR: Implicit Neural Representations with Masked Image Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22404v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 06:12:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.020501
• Title: MINR: Implicit Neural Representations with Masked Image Modelling
• Title（参考訳）: 三国:仮面画像モデリングによる暗黙のニューラル表現
• Authors: Sua Lee, Joonhun Lee, Myungjoo Kang,
• Abstract要約: Masked Autoencoders (MAE) は、ロバストな特徴表現の学習において大きな可能性を秘めている。 暗黙的ニューラル表現をマスク画像モデリングと相乗化するマスク付き暗黙的ニューラル表現(MINR)フレームワークを導入する。 MINRは画像を表す連続関数を学習し、マスキング戦略によらず、より堅牢で一般化可能な再構築を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.330266804358638
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised learning methods like masked autoencoders (MAE) have shown significant promise in learning robust feature representations, particularly in image reconstruction-based pretraining task. However, their performance is often strongly dependent on the masking strategies used during training and can degrade when applied to out-of-distribution data. To address these limitations, we introduce the masked implicit neural representations (MINR) framework that synergizes implicit neural representations with masked image modeling. MINR learns a continuous function to represent images, enabling more robust and generalizable reconstructions irrespective of masking strategies. Our experiments demonstrate that MINR not only outperforms MAE in in-domain scenarios but also in out-of-distribution settings, while reducing model complexity. The versatility of MINR extends to various self-supervised learning applications, confirming its utility as a robust and efficient alternative to existing frameworks.
• Abstract（参考訳）: マスク付きオートエンコーダ(MAE)のような自己教師型学習手法は、特に画像再構成に基づく事前訓練タスクにおいて、ロバストな特徴表現を学習する上で大きな可能性を示している。 しかしながら、それらのパフォーマンスはトレーニング中に使用されるマスキング戦略に強く依存することが多く、アウト・オブ・ディストリビューションデータに適用すると劣化する可能性がある。 これらの制約に対処するために、暗黙的ニューラル表現(MINR)フレームワークを導入し、暗黙的ニューラル表現をマスク画像モデリングと相乗化する。 MINRは画像を表す連続関数を学習し、マスキング戦略によらず、より堅牢で一般化可能な再構築を可能にする。 実験の結果,MINRはドメイン内シナリオにおいてMAEより優れるだけでなく,配布外設定でも優れ,モデルの複雑さを低減できることがわかった。 MINRの汎用性は、既存のフレームワークに対する堅牢で効率的な代替手段として、様々な自己教師付き学習アプリケーションに拡張されている。

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