arXiv cs.LG· Guang Zhao, Xihaier Luo, Huan-Hsin Tseng, Seungjun Lee, Shinjae Yoo, Yihui Ren, Wei Xu·· 29 天前AI 评分35
ACES：基于自适应覆盖与聚焦采样的高效神经场学习
Efficient Neural Field Learning via Adaptive Coverage and Focused Sampling
AI 导读
研究人员提出结构化采样框架 ACES，通过解耦全域覆盖与重要性加权来提升隐式神经表示的训练效率。该方法构建自适应空间分区以降低梯度方差并减少局部冗余，同时采用区域级加权优先采样高信息量区域。科学场学习任务实验表明，ACES 相比均匀采样和逐点自适应基线收敛更快且误差更低，在具有高局部复杂度的场景中提升最为明显。
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