隐式神经表示法(Implicit Neural Representations)是一种将各种信号参数化的新方法。传统的信号表示通常是离散的-例如,图像是像素的离散网格,音频信号是振幅的离散样本,三维形状通常被参数化为体素、点云或网格的网格。相反,隐式神经表示将信号参数化为连续函数,该函数将信号域(即,坐标,如图像的像素坐标)映射到该坐标...
于是,可以考虑使用一个连续函数来表示图像的真实状态,然而我们无从得知这个连续函数的准确形式,因此有人提出用神经网络来逼近这个连续函数,这种表示方法被称为“隐式神经表示“ (Implicit Neural Representation,INR)。 举几个例子,图像、视频、体素,都能用INR来表示,其数学表达如下: 对于图像,INR函数将二维坐标映射到...
隐式神经表示(Implicit Neural Representation,INR)(有时也称为基于坐标的表示)是一种对各种信号进行参数化的新方法。传统的信号表示通常是离散的,而隐式神经表示将信号参数化为一个连续函数,将信号的域映射到该坐标上的属性的值(例如对于图像,就是将像素坐标映射到R,G,B颜色)。 当然,这些函数通常不是解析性的—...
神经隐式表示（INR）概念旨在通过连续函数描绘图像或三维体素，并通过神经网络逼近该函数，其优势在于能方便插值任意位置的占据情况或任意视角的相机观测。典型工作包括DeepSDF、Occupancy Networks与NERF。本文将聚焦INR与SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的关联，涵盖位姿优化、三维场景重建与语义地图...
implicit neural representation代码解读在机器学习和深度学习中,隐式神经表示是一种非监督学习方法,用于学习数据的内在结构和模式。这种方法通常使用无监督学习算法来训练神经网络,以学习数据的低维表示。 以下是隐式神经表示的代码解读: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim #...
(neural implicit fields),倾向于生成高质量的整体形状,然而该网络输出关于输入坐标的天然平滑性会导致无法精确建模高频几何信息,例如拐角。 基于上述观察,本文提出一种隐式神经表示(Implicit Neural Representation)方法,可以建模几何细节并且用于合成高质量矢量字体。 综合ref1, ref2,隐式神经表示(Implicit Neural ...
DS-NeRV: Implicit Neural Video Representation with Decomposed Static and Dynamic Codes 论文链接：https://volctracer.com/w/3ontrIHa 论文作者 Hao Yan, Zhihui Ke, Xiaobo Zhou, Tie Qiu, Xidong Shi, Dadong Jiang 内容简介 本文提出了一种名为DS-NeRV的新型视频隐式神经表示方法，该方法通过将视频分解为...
(映维网Nweon 2022年09月22日)Meta日前发布了一个PyTorch3D扩展Implicitron。团队表示,它能够快速创建精确的3D重建,从而大大简化虚拟购物等应用的创建。 1. 这项研究是什么 神经隐式表示(neural implicit representation)方面的迅速进展为增强现实体验开辟了令人兴奋的全新可能。这种计算机视觉技术可以在增强现实中无缝地...
索引词—多目标过滤跟踪,随机有限 集合、卷积循环神经网络、长短期记忆、时空数据。 Index Terms—Multi-target filtering and tracking, random finite sets, convolutional recurrent neural networks, long-short term memory, spatio-temporal data. 卷积循环预测器:隐式多目标的表示过滤和跟踪 ...
Implicit neural representation (INR) has recently emerged as a promising paradigm for signal representations, which takes coordinates as inputs and generates corresponding signal values. Since these coordinates contain no semantic features, INR fails to take any semantic information into consideration. ...