論文の概要: VOMTC: Vision Objects for Millimeter and Terahertz Communications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09330v1
- Date: Sat, 14 Sep 2024 06:18:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 21:19:23.551563
- Title: VOMTC: Vision Objects for Millimeter and Terahertz Communications
- Title（参考訳）: VOMTC:ミリ・テラヘルツ通信のための視覚オブジェクト
- Authors: Sunwoo Kim, Yongjun Ahn, Daeyoung Park, Byonghyo Shim,
- Abstract要約: ミリ・テラヘルツ通信(VOMTC)のための視覚オブジェクトと呼ばれる大規模視覚データセットを提案する。
VOMTCデータセットは、ベースステーション(BS)に取り付けられたカメラから得られた20,232対のRGBと奥行き画像からなる。
VOMTC訓練対象検出器を用いたビームフォーミング技術は,従来のビームフォーミング技術より優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.670122146586614
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advances in sensing and computer vision (CV) technologies have opened the door for the application of deep learning (DL)-based CV technologies in the realm of 6G wireless communications. For the successful application of this emerging technology, it is crucial to have a qualified vision dataset tailored for wireless applications (e.g., RGB images containing wireless devices such as laptops and cell phones). An aim of this paper is to propose a large-scale vision dataset referred to as Vision Objects for Millimeter and Terahertz Communications (VOMTC). The VOMTC dataset consists of 20,232 pairs of RGB and depth images obtained from a camera attached to the base station (BS), with each pair labeled with three representative object categories (person, cell phone, and laptop) and bounding boxes of the objects. Through experimental studies of the VOMTC datasets, we show that the beamforming technique exploiting the VOMTC-trained object detector outperforms conventional beamforming techniques.
- Abstract（参考訳）: 近年のセンサーとコンピュータビジョン(CV)技術は、6G無線通信の領域において、ディープラーニング(DL)ベースのCV技術の適用の扉を開いた。
この新興技術の応用が成功するためには、無線アプリケーション(例えば、ラップトップや携帯電話などの無線デバイスを含むRGB画像)に適した、資格あるビジョンデータセットを持つことが不可欠である。
本研究の目的は、ミリメートル・テラヘルツ通信(VOMTC)のための視覚オブジェクトと呼ばれる大規模視覚データセットを提案することである。
VOMTCデータセットは、ベースステーション(BS)に取り付けられたカメラから得られた20,232対のRGBと深度画像で構成され、それぞれに3つの代表的なオブジェクトカテゴリ(人、携帯電話、ラップトップ)とオブジェクトのバウンディングボックスをラベル付けする。
VOMTCデータセットの実験的研究を通じて、VOMTC訓練対象検出器を利用したビームフォーミング技術が従来のビームフォーミング技術より優れていることを示す。
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