메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
한우경 (고려대학교) 조현민 (고려대학교) 이병훈 (고려대학교) 이지현 (고려대학교) 진경환 (고려대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
1,777 - 1,780 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Implicit Neural Representation (INR) is a powerful tool for modeling complex functions, which effectively represents images and enables efficient interpolation. However, existing INRs do not represent the original image in a lossless manner. In this paper, we propose a novel approach to achieve lossless neural representation by estimating the bits of the image using bit planewise implicit neural representation. We decompose images into bit planes and utilize SIREN activations to model the relationship between bit coordinates and corresponding outputs. We demonstrate that our method successfully represents the original image in a lossless manner. Furthermore, it achieves high quality representation in shorter running time compared to existing INR models, leading to efficient image neural representation.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0