[ca] El nostre món real es troba en l'espai físic; tanmateix, els humans necessiten quantificar propietats físiques en aplicacions de visió per computador. Per exemple, representem la informació visual com a intensitat RGB, el terreny com a valors d'elevació, les formes estereoscòpiques com a superfícies i les entitats com a volums ocupats, etc. Amb els avenços en la tecnologia d'aprenentatge automàtic, els models de representació neuronal implícita (INR), que parametrizen aquestes propietats físiques mitjançant funcions de mapeig basades en coordenades, ofereixen solucions prometedores que són més precises, de major fidelitat, més expressives, més ràpides d'implementar i més eficients en l'ús de memòria. Aquesta dissertació se centra en el desenvolupament de models INR per a la representació de formes 3D, la representació de l'elevació del terreny, la superresolució multiescala de DEM i la relocalització visual en múltiples escenes. En el cas de la representació de formes 3D, explorem l'ús d'estructures jeràrquiques i topològiques per a aprendre representacions latents de dades geomètriques en 3D. Observant les limitacions de les xarxes de convolució de grafs existents pel que fa a la resolució i la complexitat estructural, introduïm INR per a millorar la granularitat i la flexibilitat de la representació. Per a millorar l'eficiència de l'aprenentatge i reduir els paràmetres d'entrenament, proposem un model INR que utilitza múltiples codis latents per a aprendre geometries locals en lloc de tota la forma 3D. A més, introduïm una xarxa de convolució de grafs auxiliar per a transmetre aquests codis latents a parts específiques de la forma i proposem una nova funció de pèrdua geomètrica per a facilitar l'aprenentatge mutu entre els codis latents. Per a la representació de l'elevació del terreny, estudiem el problema de la precisió de la representació causat per la discretització dels models digitals d'elevació (DEM) existents. A més, diferents aplicacions requereixen representacions discretes específiques, la qual cosa fa necessàries conversions de format. No obstant això, aquestes conversions inevitablement comprometen la fidelitat de les dades d'elevació. Per a solucionar aquests problemes que condueixen a una representació inexacta de les dades d'elevació, desenvolupem un nou model de representació contínua (CDEM), un model INR que permet obtenir valors d'altura en qualsevol posició de consulta arbitrària, amb l'objectiu de preservar la continuïtat de les dades d'elevació topogràfica en el món real. A continuació, entrenem una xarxa codificador-decodificador per a aprendre CDEM a partir de dades d'elevació discretes per a tasques de superresolució DEM multiescala. Per a millorar la precisió del model, proposem predir el biaix dels valors d'elevació entre la posició de consulta i la seva posició coneguda més propera. Per a facilitar la capacitat del model per a predir variacions d'alta freqüència, introduïm la codificació posicional per a mapar les posicions de consulta en un espai de major dimensió. Per a la relocalització visual en múltiples escenes, ens centrem en l'aprenentatge eficient sense utilitzar informació de geometria d'escena preparada ni representacions de escenaris preconstruïdes que consumeixen molt de temps. Proposem representar múltiples escenes dins d'un sistema de coordenades de referència global i entrenar un model de regressió SC (és a dir, un model INR) utilitzant imatges posades de totes les escenes simultàniament. Per a reduir l'impacte de les ambigüitats visuals, introduïm la incrustació d'escena com a condició prèvia per a les nostres prediccions del model. Per a millorar la generalització del nostre model en múltiples escenes, proposem el mòdul d'ajust de regressió condicional a l'escena (SCRA), que genera dinàmicament paràmetres que s'adapten de manera flexible a la incrustació de l'escena. A més, introduïm mòduls de modulació i complement per a millorar l'aplicabilitat del model tant a nivell de mostra d'imatge com a nivell d'escena.

[en] Our real world is located in the physical space field, however, humans need to quantify physical properties in computer vision applications. For example, we represent the visual information as RGB intensity, terrain as elevation values, stereo shapes as surfaces, entities as occupied volumes, etc. With advances in machine learning technology, implicit neural representation (INR) models, which parameterize these physical properties using coordinate-based mapping functions, offer promising solutions that are more accurate, higher fidelity, more expressive, faster to implement, and more memory-efficient. This dissertation focuses on developing INR models for 3D shape representation, terrain elevation representation, multi-scale DEM super-resolution, and multi-scene visual relocalization. In the case of 3D shape representation, we explore the use of hierarchical and topological structures to learn latent representations of 3D geometric data. Noting the limitations of existing graph convolution networks in resolution and structural complexity, we introduce INRs to improve representation granularity and flexibility. Instead of using explicit formats like points, lines, and surfaces, the INR aims to regress the signed distance from any arbitrary 3D point to the shape's surface. The 3D shape is then represented as an iso-surface extracted from the predicted signed distances. However, directly using a single neural network to approximate the entire 3D shape would result in long training times and require numerous network parameters. To improve learning efficiency and reduce training parameters, we propose an INR model that uses multiple latent codes to learn local geometries rather than the entire 3D shape. Additionally, we introduce an auxiliary graph convolution network to transmit these latent codes to specific shape parts and propose a novel geometric loss function to facilitate mutual learning among the latent codes. For terrain elevation representation, we study the representation precision problem caused by the discretization of existing digital elevation models. Furthermore, different applications require specific discrete representations, necessitating format conversions. However, these conversions inevitably compromise the fidelity of elevation data. To solve the above problems that lead to inaccurate representation of elevation data, we develop a new continuous representation model (CDEM), an INR model that allows height values to be obtained at any arbitrary query position, aiming to preserve the continuity of topographic elevation data in the real world. Next, we train an encoder-decoder network to learn CDEM from discrete elevation data for multi-scale DEM super-resolution tasks. To improve model accuracy, we propose predicting the bias of elevation values between the query position and its closest known position. To facilitate the model's ability to predict high-frequency variations, we introduce positional encoding to map query positions into a higher-dimensional space. Our experiments demonstrate that our model can achieve more accurate elevation values and preserve more detailed terrain structures than other methods. For visual relocalization across multiple scenes, we focus on efficient learning without using prepared scene geometry information and time-consuming pre-built scenario representations. Extending SC regression models to multiple scenes typically requires retraining model parameters or using pre-built reference landmarks, both of which are time-consuming. To enhance efficiency and avoid this process, we propose representing multiple scenes within a global reference coordinate and training an SC regression model (ie, an INR model) using posed images from all scenes simultaneously. To reduce the impact of visual ambiguities, we introduce scene embedding as a prior condition for our model predictions. To enhance our model's generalizability across multiple scenes, we propose the scene-conditional regression-adjust (SCRA) module, which dynamically generates parameters to adapt flexibly to the scene embedding. Additionally, we introduce modulation and complement modules to enhance the model's applicability at both the image sample and scene levels.