Acorn: Adaptive Coordinate Networks for Neural Scene Representation

1. Introduction

| Conferences:

| Julien N. P. Martel, David B. Lindell, Connor Z. Lin, Eric R. Chan, Marco Monteiro, Gordon Wetzstein

| | Year:

| 2021

| | ISBNs, DOls, PMIDs, or arXiv IDs：

|
https://doi.org/10.48550/arXiv.2105.02788 | | Reportor:

| 孙百乐

| | Attachment:

| pdf

|

2. Figures

1. Summary
   大尺度数据的不同的局部的分布很可能是很不相同的，使用单一的神经网络拟合大尺度数据是不合适的。这篇文章提出了一种自适应的方法拟合大尺度数据，即对于不同复杂度的背景使用不同的编码量去拟合。这种自适应的算法是基于四叉树/八叉树实现的。

2. Main Points

• 提出一种新的多尺度混合隐式-显式信号表达网络，
• 一种集成了用于自动多尺度资源分配和剪枝的整数线性规划的训练策略，
• 用于使用neural field来表示大规模图像和复杂3D场景的最新结果。

ACORN论文汇报.pptx