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Compressive Neural Representations of Volumetric Scalar Fields
arXiv - CS - Graphics Pub Date : 2021-04-11 , DOI: arxiv-2104.04523 Yuzhe Lu, Kairong Jiang, Joshua A. Levine, Matthew Berger
arXiv - CS - Graphics Pub Date : 2021-04-11 , DOI: arxiv-2104.04523 Yuzhe Lu, Kairong Jiang, Joshua A. Levine, Matthew Berger
We present an approach for compressing volumetric scalar fields using
implicit neural representations. Our approach represents a scalar field as a
learned function, wherein a neural network maps a point in the domain to an
output scalar value. By setting the number of weights of the neural network to
be smaller than the input size, we achieve compressed representations of scalar
fields, thus framing compression as a type of function approximation. Combined
with carefully quantizing network weights, we show that this approach yields
highly compact representations that outperform state-of-the-art volume
compression approaches. The conceptual simplicity of our approach enables a
number of benefits, such as support for time-varying scalar fields, optimizing
to preserve spatial gradients, and random-access field evaluation. We study the
impact of network design choices on compression performance, highlighting how
simple network architectures are effective for a broad range of volumes.
中文翻译:
体积标量场的压缩神经表示
我们提出了一种使用隐式神经表示压缩体积标量场的方法。我们的方法将标量场表示为学习函数,其中神经网络将域中的点映射到输出标量值。通过将神经网络的权重数设置为小于输入大小,我们实现了标量场的压缩表示,因此将压缩定为一种函数逼近。结合精心量化的网络权重,我们证明此方法可产生高度紧凑的表示形式,其性能优于最新的体积压缩方法。我们方法的概念简单性带来了许多好处,例如支持时变标量场,优化以保留空间梯度以及随机访问场评估。
更新日期:2021-04-13
中文翻译:
体积标量场的压缩神经表示
我们提出了一种使用隐式神经表示压缩体积标量场的方法。我们的方法将标量场表示为学习函数,其中神经网络将域中的点映射到输出标量值。通过将神经网络的权重数设置为小于输入大小,我们实现了标量场的压缩表示,因此将压缩定为一种函数逼近。结合精心量化的网络权重,我们证明此方法可产生高度紧凑的表示形式,其性能优于最新的体积压缩方法。我们方法的概念简单性带来了许多好处,例如支持时变标量场,优化以保留空间梯度以及随机访问场评估。