Continuous Field Reconstruction from Sparse Observations with Implicit Neural Networks

📄 arXiv: 2401.11611v1 📥 PDF

作者: Xihaier Luo, Wei Xu, Yihui Ren, Shinjae Yoo, Balu Nadiga

分类: cs.LG

发布日期: 2024-01-21

备注: 25 pages,21 figures

💡 一句话要点

提出隐式神经网络以解决稀疏观测下的连续场重建问题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 隐式神经网络 物理场重建 稀疏数据 时空变异性 基函数学习

📋 核心要点

  1. 核心问题：从稀疏的传感器数据中可靠地重建物理场面临挑战，现有方法在数据生成过程理解上存在不足。
  2. 方法要点：论文提出通过隐式神经表示学习物理场的连续表示，利用变量分离技术分解时空变异性。
  3. 实验或效果：所提模型在重建质量上超越了近期的INR方法，尤其在气候模型和卫星数据集上表现优异。

📝 摘要（中文）

可靠地从稀疏传感器数据重建物理场是许多科学领域面临的挑战。由于数据生成过程往往不够清晰，使用深度神经网络的方法逐渐受到关注。本文提出了一种新颖的方法，通过隐式神经表示（INRs）学习物理场的连续表示。具体而言，采用变量分离技术将时空变异性分解为空间和时间分量，从稀疏采样的不规则数据点中学习相关基函数，以开发数据的连续表示。在实验评估中，所提出的模型在重建质量上优于近期的INR方法，尤其在来自先进气候模型的模拟数据和超高分辨率卫星海表温度场的数据集上表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从稀疏观测数据中重建物理场的问题。现有方法在处理不规则数据点时，往往无法有效捕捉时空变异性，导致重建质量不佳。

核心思路：论文的核心思路是采用隐式神经表示（INRs）来学习物理场的连续表示。通过将时空变异性分解为空间和时间分量，模型能够从稀疏数据中提取有效的基函数，从而实现更高质量的重建。

技术框架：整体架构包括数据预处理、变量分离、基函数学习和重建四个主要模块。首先对稀疏数据进行预处理，然后使用变量分离技术将数据分解，接着学习相关的基函数，最后进行连续场的重建。

关键创新：最重要的技术创新在于通过隐式神经网络实现了对物理场的连续表示学习，显著提高了重建的准确性和质量。这一方法与传统的基于网格的重建方法本质上不同，后者往往无法处理稀疏和不规则数据。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化重建质量，并在网络结构上进行了调整，以适应时空数据的特性。具体的参数设置和网络层次结构在实验中经过调优，以确保最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的模型在重建质量上显著优于现有的INR方法。在气候模型的模拟数据上，重建精度提高了XX%，在超高分辨率卫星海表温度场数据集上也表现出色，验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括气候建模、环境监测和资源管理等领域。通过提高物理场的重建质量，能够为科学研究和决策提供更为准确的数据支持，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Reliably reconstructing physical fields from sparse sensor data is a challenge that frequently arises in many scientific domains. In practice, the process generating the data often is not understood to sufficient accuracy. Therefore, there is a growing interest in using the deep neural network route to address the problem. This work presents a novel approach that learns a continuous representation of the physical field using implicit neural representations (INRs). Specifically, after factorizing spatiotemporal variability into spatial and temporal components using the separation of variables technique, the method learns relevant basis functions from sparsely sampled irregular data points to develop a continuous representation of the data. In experimental evaluations, the proposed model outperforms recent INR methods, offering superior reconstruction quality on simulation data from a state-of-the-art climate model and a second dataset that comprises ultra-high resolution satellite-based sea surface temperature fields.