論文の概要: A Variational Auto-Encoder Approach for Image Transmission in Wireless Channel

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03967v1
• Date: Thu, 8 Oct 2020 13:35:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 13:15:32.204113
• Title: A Variational Auto-Encoder Approach for Image Transmission in Wireless Channel
• Title（参考訳）: 無線チャネルにおける画像伝送のための変分オートエンコーダ法
• Authors: Amir Hossein Estiri, Mohammad Reza Sabramooz, Ali Banaei, Amir Hossein Dehghan, Benyamin Jamialahmadi, Mahdi Jafari Siavoshani
• Abstract要約: 本稿では,変分オートエンコーダの性能について検討し,その結果を標準オートエンコーダと比較する。 実験により,SSIMは受信機における再構成画像の品質を視覚的に向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.82810058837951
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in information technology and the widespread use of the Internet have led to easier access to data worldwide. As a result, transmitting data through noisy channels is inevitable. Reducing the size of data and protecting it during transmission from corruption due to channel noises are two classical problems in communication and information theory. Recently, inspired by deep neural networks' success in different tasks, many works have been done to address these two problems using deep learning techniques. In this paper, we investigate the performance of variational auto-encoders and compare the results with standard auto-encoders. Our findings suggest that variational auto-encoders are more robust to channel degradation than auto-encoders. Furthermore, we have tried to excel in the human perceptual quality of reconstructed images by using perception-based error metrics as our network's loss function. To this end, we use the structural similarity index (SSIM) as a perception-based metric to optimize the proposed neural network. Our experiments demonstrate that the SSIM metric visually improves the quality of the reconstructed images at the receiver.
• Abstract（参考訳）: 近年の情報技術の進歩とインターネットの普及により、世界中のデータへのアクセスが容易になった。 その結果、ノイズの多いチャネルを介してデータを送信することは避けられない。 データのサイズを小さくし、チャネルノイズによる送信時に保護することは、通信理論と情報理論の2つの古典的な問題である。 近年、ディープニューラルネットワークが様々なタスクで成功したことに触発されて、深層学習技術を用いてこれらの2つの問題に対処する多くの研究がなされている。 本稿では,変分オートエンコーダの性能を調査し,その結果を標準オートエンコーダと比較する。 自動エンコーダは自動エンコーダよりもチャネル劣化に強いことが示唆された。 さらに,ネットワークの損失関数として知覚に基づく誤差指標を用いて,再構成画像の人間の知覚品質を向上する試みを行った。 この目的のために、ニューラルネットワークを最適化するために、認識に基づく指標として構造類似度指数(SSIM)を用いる。 実験により,SSIMは受信機における再構成画像の品質を視覚的に向上することを示した。

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