TRIDENT：用于隐式神经表示的非线性三部曲
计算机视觉与模式识别
2023-11-27 v1 图像与视频处理
摘要
隐式神经表示(INRs)近期因无需显式参数化即可建模复杂高维数据的能力而备受关注。在本工作中，我们引入 TRIDENT，一种以非线性三部曲为特征的隐式神经表示新函数。首先，其设计通过阶紧凑性表示高阶特征。其次，TRIDENT 高效捕获频率信息，这一特性称为频率紧凑性。第三，其具备将信号或图像表示为大部分能量集中于有限空间区域的能力，即空间紧凑性。我们通过各类逆问题上的广泛实验证明，我们所提函数优于现有隐式神经表示函数。
引用
@article{arxiv.2311.13610,
title = {TRIDENT: The Nonlinear Trilogy for Implicit Neural Representations},
author = {Zhenda Shen and Yanqi Cheng and Raymond H. Chan and Pietro Liò and Carola-Bibiane Schönlieb and Angelica I Aviles-Rivero},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.13610},
year = {2023}
}