H-SIREN: 使用双曲周期函数改进隐式神经表示
计算机视觉与模式识别
2024-10-08 v1
摘要
隐式神经表示(INR)最近已被广泛应用于从计算机视觉任务到通过求解偏微分方程进行物理模拟的各种应用中。在现有基于INR的工作中,使用正弦激活函数的多层感知器应用广泛,并且也常被视为为INR应用开发更好激活函数的基线。最近的研究声称,使用正弦激活函数可能是次优的,因为它们支持的频率集有限,并且倾向于生成过度平滑的解。我们提供了一个简单的解决方案来缓解这个问题,即将第一层的激活函数从改为。我们在各种计算机视觉和流体流动问题中展示了H-SIREN,其性能超越了多个最先进的INR。
引用
@article{arxiv.2410.04716,
title = {H-SIREN: Improving implicit neural representations with hyperbolic periodic functions},
author = {Rui Gao and Rajeev K. Jaiman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.04716},
year = {2024}
}