Fugu-MT 論文翻訳(概要): Wireless Deep Video Semantic Transmission

論文の概要: Wireless Deep Video Semantic Transmission

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13129v1
Date: Thu, 26 May 2022 03:26:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-27 14:57:31.268482
Title: Wireless Deep Video Semantic Transmission
Title（参考訳）: ワイヤレスディープビデオセマンティックトランスミッション
Authors: Sixian Wang, Jincheng Dai, Zijian Liang, Kai Niu, Zhongwei Si, Chao Dong, Xiaoqi Qin, Ping Zhang
Abstract要約: 本稿では,無線チャネル上でのエンドツーエンドビデオ伝送を実現するための,高効率なディープ・ジョイント・ソース・チャネル符号化手法を提案する。我々のフレームワークはディープビデオセマンティックトランスミッション (DVST) という名前で収集される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.071114007641313
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we design a new class of high-efficiency deep joint source-channel coding methods to achieve end-to-end video transmission over wireless channels. The proposed methods exploit nonlinear transform and conditional coding architecture to adaptively extract semantic features across video frames, and transmit semantic feature domain representations over wireless channels via deep joint source-channel coding. Our framework is collected under the name deep video semantic transmission (DVST). In particular, benefiting from the strong temporal prior provided by the feature domain context, the learned nonlinear transform function becomes temporally adaptive, resulting in a richer and more accurate entropy model guiding the transmission of current frame. Accordingly, a novel rate adaptive transmission mechanism is developed to customize deep joint source-channel coding for video sources. It learns to allocate the limited channel bandwidth within and among video frames to maximize the overall transmission performance. The whole DVST design is formulated as an optimization problem whose goal is to minimize the end-to-end transmission rate-distortion performance under perceptual quality metrics or machine vision task performance metrics. Across standard video source test sequences and various communication scenarios, experiments show that our DVST can generally surpass traditional wireless video coded transmission schemes. The proposed DVST framework can well support future semantic communications due to its video content-aware and machine vision task integration abilities.
Abstract（参考訳）: 本稿では,無線チャネル上でのエンドツーエンドビデオ伝送を実現するための,高効率なディープジョイントソースチャネル符号化手法を設計する。提案手法は,ビデオフレーム間の意味的特徴を適応的に抽出し,無線チャネル上の意味的特徴領域表現を深層結合型通信路符号化により送信するために,非線形変換と条件付き符号化アーキテクチャを利用する。我々のフレームワークはディープビデオセマンティックトランスミッション (DVST) という名前で収集される。特に、特徴領域コンテキストによって提供される強い時間的事前の利点により、学習された非線形変換関数は時間的適応となり、その結果、現在のフレームの伝達を導くリッチでより正確なエントロピーモデルが得られる。そこで,ビデオソースのディープジョイントソースチャネル符号化をカスタマイズするために,新しいレート適応伝送機構を開発した。送信性能を最大化するために、ビデオフレーム内およびビデオフレーム間のチャンネル帯域幅を割り当てることを学ぶ。 DVST全体の設計は、知覚的品質指標やマシンビジョンタスクパフォーマンス指標の下でのエンドツーエンドの伝送速度歪み性能を最小化する最適化問題として定式化されている。標準的なビデオソーステストシーケンスや様々な通信シナリオを通じて、我々のDVSTは一般的に従来の無線ビデオ符号化伝送方式を超越できることを示す実験である。提案するDVSTフレームワークは,ビデオコンテンツ認識とマシンビジョンタスク統合機能により,将来的なセマンティックコミュニケーションを十分にサポートすることができる。

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