論文の概要: Learned Image Transmission with Hierarchical Variational Autoencoder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16340v3
- Date: Tue, 10 Sep 2024 06:35:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-11 22:22:10.054364
- Title: Learned Image Transmission with Hierarchical Variational Autoencoder
- Title（参考訳）: 階層的変分オートエンコーダを用いた学習画像伝送
- Authors: Guangyi Zhang, Hanlei Li, Yunlong Cai, Qiyu Hu, Guanding Yu, Runmin Zhang,
- Abstract要約: 画像伝送のための革新的階層型ジョイントソースチャネル符号化(HJSCC)フレームワークを提案する。
提案手法では,送信側のボトムアップパスとトップダウンパスの組み合わせを利用して,元の画像の複数の階層表現を自動回帰的に生成する。
提案手法は, 周波数歪み特性において既存のベースラインより優れ, チャネルノイズに対するロバスト性を維持している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.084648666081943
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we introduce an innovative hierarchical joint source-channel coding (HJSCC) framework for image transmission, utilizing a hierarchical variational autoencoder (VAE). Our approach leverages a combination of bottom-up and top-down paths at the transmitter to autoregressively generate multiple hierarchical representations of the original image. These representations are then directly mapped to channel symbols for transmission by the JSCC encoder. We extend this framework to scenarios with a feedback link, modeling transmission over a noisy channel as a probabilistic sampling process and deriving a novel generative formulation for JSCC with feedback. Compared with existing approaches, our proposed HJSCC provides enhanced adaptability by dynamically adjusting transmission bandwidth, encoding these representations into varying amounts of channel symbols. Extensive experiments on images of varying resolutions demonstrate that our proposed model outperforms existing baselines in rate-distortion performance and maintains robustness against channel noise. The source code will be made available upon acceptance.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,階層型可変オートエンコーダ(VAE)を用いて,画像伝送のための革新的な階層型共振器符号化(HJSCC)フレームワークを提案する。
提案手法では,送信側のボトムアップパスとトップダウンパスの組み合わせを利用して,元の画像の複数の階層表現を自動回帰的に生成する。
これらの表現は、JSCCエンコーダによって送信されるチャネルシンボルに直接マッピングされる。
我々は,この枠組みを,フィードバックリンク付きシナリオに拡張し,確率的サンプリングプロセスとしてノイズチャネル上での送信をモデル化し,フィードバック付きJSCCの新しい生成形式を導出する。
既存の手法と比較して,提案するHJSCCは伝送帯域幅を動的に調整し,これらの表現を様々なチャネルシンボルに符号化することで適応性を向上させる。
様々な解像度の画像に対する大規模な実験により、提案モデルが既存のベースラインよりも高い速度歪み性能を示し、チャネルノイズに対するロバスト性を維持していることが示された。
ソースコードは受理時に利用可能になる。
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