従来のグリッドベースの表現と比べて、INRベースの表現にはどのような長所と短所があるか。
INRベースの表現は、従来のグリッドベースの表現と比較していくつかの利点があります。INRは、少ないパラメーターで微細な形状の詳細を捉えることができ、高い効率性と効果をもたらします。これにより、オブジェクトの輪郭を直接モデリングし、滑らかな予測を可能にします。また、INRは入力サイズに依存せず、任意の解像度で滑らかな予測を行うことができます。
一方で、INRベースの表現にはいくつかの短所も存在します。例えば、座標依存の潜在コードを取得する際に生じる特徴の不整合問題があります。また、特徴マップの解像度が与えられたマップよりも粗い場合に情報の損失が生じる可能性があります。これらの課題に対処するために、適切な戦略やアルゴリズムの導入が必要となります。