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INFusion: 基于扩散正则化的隐式神经表示用于二维和三维加速 MRI 重建
INFusion 是一种技术，通过使用预训练的扩散模型，为基于学习的隐式神经表示（INRs）的优化提供正则化，以改善图像重建。2D 实验证明了使用我们提出的扩散正则化改进了 INR 训练的效果，而 3D 实验则证明了在 256x256x80
PDF13 days ago
一种对隐式神经表示激活的采样理论视角
使用隐性神经表示 (INRs) 对信号进行紧凑、可微的编码已经越来越受青睐。本研究从采样理论的角度对常用的正弦位置编码、非传统激活函数等技术进行了全面分析，发现在信号编码中 sinc 激活函数从理论上来讲是最优的，同时我们还建立了动力系统和
PDF5 months ago
解释隐含神经画布：通过追踪其贡献将像素与神经元连接
Implicit Neural Representations are analyzed and explained through the framework of eXplaining the Implicit Neural Canva
PDF5 months ago
INCODE: 具有先验知识嵌入的隐式神经调节
INCODE 是一种利用深度先验知识增强 INR 中正弦基准激活函数的控制的新方法，它通过调整激活函数的关键参数来优化表示过程，不仅在表示方面出色，而且在处理音频、图像、3D 形状重建以及神经辐射场（NeRFs）和逆问题（包括降噪、超分辨率
PDF8 months ago
复数小波的隐式神经表示和代数
利用隐式神经表示 (INRs) 以欧几里得空间的多层感知器 (MLP) 对图像进行参数化，有效地在信号中表示了在常规离散表示中看不到的耦合空间和频谱特征，为以前不可能的连续信号处理和机器学习方法铺平了道路。本文研究了使用正弦激活函数的 IN
PDF9 months ago
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
PDFa year ago
ICMLSiamese SIREN：使用隐式神经表示的音频压缩
该研究介绍了一种新的基于 SIREN 架构的方法 ——Siamese SIREN。实验结果表明，与其他 INR 架构相比，Siamese SIREN 在利用更少的网络参数的情况下可以实现较高的音频重建保真度。
PDFa year ago
ICLR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。
PDFa year ago
超网构建音频的隐式神经表示
HyperSound 是第一种利用超网络进行元学习的方法，用于生成适合于音频样本的 INRs，以解决现有方法难以应用于音频的局限性，提供了一种可行的代替深度神经网络中当前用于音频处理的声谱图表示方法，并且重新构建的音频样本质量可与其他最先进
PDFa year ago
HyperSound: 使用超网络生成音频信号的隐式神经表示
本研究提出了一种基于超网络元学习的方法，用于生成未训练音频信号的隐式神经表示（INRs），并展示了其重建声波信号的优秀性能。
PDF2 years ago
ECCV利用 Transformer 作为元学习器获取隐含神经表征
使用 Transformer 作为超网络构建内隐神经表示，避免信息瓶颈和优化低效性，并在 2D 图像回归和 3D 对象视图合成等任务和领域中展示其有效性。
PDF2 years ago
图像压缩的隐式神经表示
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。
PDF3 years ago