利用隐式神经网络从稀疏观测中持续场重构

Jan, 2024

利用隐式神经网络从稀疏观测中持续场重构

Continuous Field Reconstruction from Sparse Observations with Implicit Neural Networks

Xihaier Luo, Wei Xu, Yihui Ren, Shinjae Yoo, Balu Nadiga

TL;DR本研究采用隐式神经表示方法，从稀疏的传感器数据中可靠地重构物理场。通过将时空变化分解为空间和时间分量，并利用因变量分离技术从稀疏采样的不规则数据点中学习相关基函数，从而发展出数据的连续表示。在实验评估中，该模型在模拟数据和卫星海面温度数据集上表现出优越的重构质量，超过了最近的隐式神经表示方法。

Abstract

Reliably reconstructing physical fields from sparse sensor data is a challenge that frequently arises in many scientific domains. In practice, the process generating the data often is not understood to sufficient accuracy. Therefore, there is a growing interest in using the

reconstruction sensor data deep neural network implicit neural representations spatial and temporal components

发现论文，激发创造

基于隐式神经表示的时间序列连续建模：插值与预测

该研究提出了一种使用隐式神经表示法的时间序列建模方法，能够有效捕捉时间序列的连续性，并提供对处理缺失数据、不规则采样或多个传感器的不对齐观测等常见问题的自然解决方案，并通过实验表明，在预测和填充任务中取得了最先进的性能，能够灵活处理各种具有挑战性的场景。

Jun, 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

鲁棒联合稀疏视图 CT 重建的隐式神经表示

通过联合表示以及贝叶斯框架，改进了计算机断层扫描（Computed Tomography）重建质量，实验表明明显提高了重建方法。

May, 2024

隐式神经表示的采样理论探索

隐式神经表示（INR）已成为计算机视觉和计算成像中解决反问题的强大工具。在线性反问题背景下，我们研究了使用单隐藏层 ReLU 激活和傅里叶特征层的广义权重衰减正则化方法，来从低通傅里叶系数恢复连续域图像的采样要求，验证了我们的理论，并展示了 INR 在超分辨恢复更实际的连续域幻影图像上的性能。

May, 2024

广义隐式神经表示法

研究了在非欧几里得域中学习隐式神经表征（INRs）的问题，介绍了一种利用图的谱嵌入来近似节点位置，并在各种真实世界的非欧几里得域的信号上进行了实验。

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

通过专家混合训练构建神经隐式字典

该研究论文提出了一种能够通过基于坐标的子网络来构建神经隐式词典 (NID) 并代表内在神经表征的框架，通过优化结果能够更快地重建 2D/3D 图像并解决遮挡问题。

Jul, 2022

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

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

自适应神经图像的极度压缩

该研究论文以压缩神经场为中心，介绍了自适应神经图像（ANI）的方法，能够在不损失细节和保持保真度的情况下将神经图像的每个像素位数降低了 4 倍，为发展压缩神经场提供了一个新框架。

May, 2024