論文の概要: CommIN: Semantic Image Communications as an Inverse Problem with INN-Guided Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01130v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 12:06:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 21:59:32.509206
• Title: CommIN: Semantic Image Communications as an Inverse Problem with INN-Guided Diffusion Models
• Title（参考訳）: Commin: INN誘導拡散モデルを用いた逆問題としての意味的画像通信
• Authors: Jiakang Chen, Di You, Deniz G\"und\"uz, Pier Luigi Dragotti
• Abstract要約: 劣化した再構成画像からの高品質なソース画像の復元を逆問題とするComminを提案する。 極端条件下でのDeepJSCCと比較して,コミンは知覚品質を著しく向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.005671042281246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Joint source-channel coding schemes based on deep neural networks (DeepJSCC) have recently achieved remarkable performance for wireless image transmission. However, these methods usually focus only on the distortion of the reconstructed signal at the receiver side with respect to the source at the transmitter side, rather than the perceptual quality of the reconstruction which carries more semantic information. As a result, severe perceptual distortion can be introduced under extreme conditions such as low bandwidth and low signal-to-noise ratio. In this work, we propose CommIN, which views the recovery of high-quality source images from degraded reconstructions as an inverse problem. To address this, CommIN combines Invertible Neural Networks (INN) with diffusion models, aiming for superior perceptual quality. Through experiments, we show that our CommIN significantly improves the perceptual quality compared to DeepJSCC under extreme conditions and outperforms other inverse problem approaches used in DeepJSCC.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワーク(deepjscc)に基づく音源チャネル符号化方式は,無線画像伝送において目覚ましい性能を達成している。 しかしながら、これらの手法は通常、より意味的な情報を運ぶ再構成の知覚的品質よりも、送信側のソースに対して、受信側の再構成信号の歪みのみに焦点を当てる。 その結果、低帯域幅や低信号対雑音比などの極端な条件下では、重度の知覚歪が生じる。 本研究では,劣化した復元画像からの高品質なソース画像の復元を逆問題とするComminを提案する。 これに対処するため、コンミンはインバータブルニューラルネットワーク(inn)と拡散モデルを組み合わせて、優れた知覚品質を目指している。 実験により,我々はDeepJSCCに比べて知覚品質が有意に向上し,DeepJSCCの他の逆問題アプローチよりも優れた結果を得た。

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