Dec, 2021

图像压缩的隐式神经表示

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TL;DR本文从图像压缩的角度出发，探索了 INRs 的作用，提出了基于 INRs 的全面压缩流水线并进行了广泛的消融研究，结果表明，该方法表现优异，且与专门为图像设计的常用压缩算法竞争力相当，接近基于率失真自编码器的最新学习方法。
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发现论文，激发创造
  • 资源有限设备中的快速隐式神经表示图像编解码器

    通过引入新的混合自回归模型（MARM）和综合网络来显著减少当前 INR 编解码器的解码时间，并提高重建质量，该方法在保持图片质量的同时显著提高计算效率。

    Jan, 2024

  • 元学习稀疏压缩网络

    本文介绍了一种新的数据表示方法 —— 隐式神经表示法，经过结构优化后，可以对比 JPEG 等传统压缩方法得到更好的压缩效果，并提出了 Meta-Learning 算法在压缩和学习隐式神经表示方面的改进方法，实现了在不同数据模态下的卓越表现。

    May, 2022

  • 医学影像中的暗默神经表征：一项比较调查

    通过利用神经网络通过隐式连续函数参数化数据，隐式神经表示（INRs）在场景重建和计算机图形学中显示出显著结果，本论文综述了 INR 模型在医学成像领域的应用，并讨论了 INRs 的优势、局限性以及在医学成像数据中的挑战和考虑因素，同时提出了未来的研究方向和机会。

    Jul, 2023

  • 隐式神经表示的无模态限制变分压缩

    介绍了一种基于内涵神经表征（INR）的模态不可知神经压缩算法，使用变分压缩的方法优化了 INR 的表征能力，其在多种模态的数据集中表现出色，且在 JPEG 2000、MP3 和 AVC/HEVC 编码技术等领域实现了优于其他 INR 技术的性能。

    Jan, 2023

  • Rapid-INR: 使用隐式神经表示进行高效的无 CPU DNN 训练

    本文提出了一种名为 Rapid-INR 的创新方法，利用 INR 对图像进行编码和压缩，从而加速计算机视觉任务中的神经网络训练；该方法可以将整个数据集直接存储在 GPU 上，并提出了迭代动态剪枝和逐层量化来进一步增强压缩效果，并在图像分类任务中证明了其可行性。

    Jun, 2023

  • HyperINR: 一种快速预测的超网络，通过知识蒸馏实现隐式神经表示

    本文引入 HyperINR，一种新颖的超网络架构，通过利用多分辨率哈希编码单元的集合，直接预测一个紧凑的 INR 的权重，从而提高了 INR 的推理性能和支持交互式虚拟现实。

    Apr, 2023

  • HyperTime: 时间序列的隐式神经表示

    本文利用隐式神经表示技术分析了时间序列数据的表示问题，并提出了一种基于傅里叶变换的损失函数来指导网络训练的超网络结构，用于生成时间序列数据。我们证明了这个方法可以用于时间序列数据的扩充与生成，并且在此领域达到了最先进的方法的水平。

    Aug, 2022

  • 重温低级视觉中的隐式神经表示

    本文研究了隐式神经表达在低层视觉问题中的应用，包括图像去噪、超分辨率、修补和去模糊等任务，并在实验中证明了其在资源有限情况下超过其他方法 2dB 以上的卓越表现。

    Apr, 2023

  • MRI 并行重建的批量隐式神经表示

    基于隐式神经表示的 MRI 重建方法通过引入嵌入尺度的编码器和多层感知机 (MLP) 实现了对完全采样的 MRI 图像进行任意尺度的重建，相比其他重建方法，在公开 MRI 数据集上表现出更好的性能。

    Sep, 2023

  • 基于隐式神经表示的形状深度学习

    本文介绍了 Implicit Neural Representations (INRs) 的概念，并提出了 inr2vec 框架作为一种有效的在深度学习流程中解决 INRs 表示的下游任务的方法。

    Feb, 2023