論文の概要: Task-Oriented Image Transmission for Scene Classification in Unmanned Aerial Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10948v1
• Date: Tue, 21 Dec 2021 02:44:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-22 14:47:35.036335
• Title: Task-Oriented Image Transmission for Scene Classification in Unmanned Aerial Systems
• Title（参考訳）: 無人航空システムにおけるシーン分類のためのタスク指向画像伝送
• Authors: Xu Kang, Bin Song, Jie Guo, Zhijin Qin, F. Richard Yu
• Abstract要約: シーン分類作業のための新しい航空画像伝送パラダイムを提案する。 画像やチャネル条件の認識を伴うセマンティックブロック伝送のための,フロントエンドUAV上での軽量モデルを開発した。 伝送遅延と分類精度のトレードオフを達成するために、深層強化学習を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.64800170644672
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The vigorous developments of Internet of Things make it possible to extend its computing and storage capabilities to computing tasks in the aerial system with collaboration of cloud and edge, especially for artificial intelligence (AI) tasks based on deep learning (DL). Collecting a large amount of image/video data, Unmanned aerial vehicles (UAVs) can only handover intelligent analysis tasks to the back-end mobile edge computing (MEC) server due to their limited storage and computing capabilities. How to efficiently transmit the most correlated information for the AI model is a challenging topic. Inspired by the task-oriented communication in recent years, we propose a new aerial image transmission paradigm for the scene classification task. A lightweight model is developed on the front-end UAV for semantic blocks transmission with perception of images and channel conditions. In order to achieve the tradeoff between transmission latency and classification accuracy, deep reinforcement learning (DRL) is used to explore the semantic blocks which have the best contribution to the back-end classifier under various channel conditions. Experimental results show that the proposed method can significantly improve classification accuracy compared to the fixed transmission strategy and traditional content perception methods.
• Abstract（参考訳）: モノのインターネット(Internet of Things)の活発な発展により、特にディープラーニング(DL)に基づく人工知能(AI)タスクにおいて、クラウドとエッジのコラボレーションによって、そのコンピューティング能力とストレージ能力を、空中システムのコンピューティングタスクにまで拡張することが可能になった。 大量の画像/ビデオデータを集めることで、無人航空機(UAV)は、限られたストレージと計算能力のため、インテリジェントな分析タスクをバックエンドのモバイルエッジコンピューティング(MEC)サーバにのみ渡すことができる。 AIモデルの最も相関性の高い情報を効率的に伝達する方法は、難しいトピックである。 近年,タスク指向コミュニケーションに触発されて,シーン分類タスクのための新しい空中画像伝送パラダイムを提案する。 画像とチャネル状態の知覚を伴うセマンティックブロック伝送のためのフロントエンドuav上で軽量モデルを開発した。 伝送遅延と分類精度のトレードオフを実現するために,様々なチャネル条件下でのバックエンド分類器に最も寄与するセマンティックブロックの探索に,深部強化学習(DRL)を用いる。 実験の結果,提案手法は,固定伝送戦略や従来のコンテンツ知覚手法と比較して,分類精度が著しく向上することがわかった。

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