論文の概要: A Relay System for Semantic Image Transmission based on Shared Feature
Extraction and Hyperprior Entropy Compression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10492v1
- Date: Fri, 17 Nov 2023 12:45:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-20 14:58:52.537200
- Title: A Relay System for Semantic Image Transmission based on Shared Feature
Extraction and Hyperprior Entropy Compression
- Title（参考訳）: 共有特徴抽出とハイパープライアエントロピー圧縮に基づく意味的画像伝送のためのリレーシステム
- Authors: Wannian An, Zhicheng Bao, Haotai Liang, Chen Dong, and Xiaodong
- Abstract要約: 本稿では,共有特徴抽出と高次エントロピー圧縮に基づく意味的画像伝達のための中継通信ネットワークを提案する。
実験により,他の研究手法と比較して,提案方式は伝送オーバーヘッドが低く,セマンティック画像伝送性能も高いことがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.094327559669859
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Nowadays, the need for high-quality image reconstruction and restoration is
more and more urgent. However, most image transmission systems may suffer from
image quality degradation or transmission interruption in the face of
interference such as channel noise and link fading. To solve this problem, a
relay communication network for semantic image transmission based on shared
feature extraction and hyperprior entropy compression (HEC) is proposed, where
the shared feature extraction technology based on Pearson correlation is
proposed to eliminate partial shared feature of extracted semantic latent
feature. In addition, the HEC technology is used to resist the effect of
channel noise and link fading and carried out respectively at the source node
and the relay node. Experimental results demonstrate that compared with other
recent research methods, the proposed system has lower transmission overhead
and higher semantic image transmission performance. Particularly, under the
same conditions, the multi-scale structural similarity (MS-SSIM) of this system
is superior to the comparison method by approximately 0.2.
- Abstract（参考訳）: 近年,高品質な画像復元・復元の必要性が高まっている。
しかし、ほとんどの画像伝送システムは、チャネルノイズやリンクフェードといった干渉に直面して画質劣化や伝送中断に悩まされることがある。
この問題を解決するために,共有特徴抽出とハイパープリオエントロピー圧縮(hec)に基づく意味画像伝送のための中継通信ネットワークを提案し,ピアソン相関に基づく共有特徴抽出技術を提案し,抽出された意味的潜在特徴の部分的共有特徴を除去する。
さらに、HEC技術は、チャネルノイズとリンクフェージングの影響に抵抗し、それぞれソースノードとリレーノードで実行される。
実験の結果, 提案手法は他の研究手法と比較して伝送オーバーヘッドが低く, セマンティック画像伝送性能も高いことがわかった。
特に、同じ条件下では、このシステムのマルチスケール構造類似性(MS-SSIM)は、比較法よりも0.2程度優れている。
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