論文の概要: An adversarial feature learning based semantic communication method for Human 3D Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15595v2
• Date: Sun, 15 Dec 2024 14:39:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:52:21.598905
• Title: An adversarial feature learning based semantic communication method for Human 3D Reconstruction
• Title（参考訳）: 対角的特徴学習に基づく人間3次元再構成のための意味コミュニケーション手法
• Authors: Shaojiang Liu, Jiajun Zou, Zhendan Liu, Meixia Dong, Zhiping Wan,
• Abstract要約: 本稿では,人体3次元再構成のための適応的特徴学習ベースセマンティックコミュニケーション手法(AFLSC)を提案する。 本研究では,2次元画像から空間配置,キーポイント,姿勢,深度情報を抽出するマルチタスク学習に基づく特徴抽出手法を提案する。 また,これらの特徴情報を意味データにエンコードするための,敵対的特徴学習に基づく意味的符号化手法を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.559239450391449
• License:
• Abstract: With the widespread application of human body 3D reconstruction technology across various fields, the demands for data transmission and processing efficiency continue to rise, particularly in scenarios where network bandwidth is limited and low latency is required. This paper introduces an Adversarial Feature Learning-based Semantic Communication method (AFLSC) for human body 3D reconstruction, which focuses on extracting and transmitting semantic information crucial for the 3D reconstruction task, thereby significantly optimizing data flow and alleviating bandwidth pressure. At the sender's end, we propose a multitask learning-based feature extraction method to capture the spatial layout, keypoints, posture, and depth information from 2D human images, and design a semantic encoding technique based on adversarial feature learning to encode these feature information into semantic data. We also develop a dynamic compression technique to efficiently transmit this semantic data, greatly enhancing transmission efficiency and reducing latency. At the receiver's end, we design an efficient multi-level semantic feature decoding method to convert semantic data back into key image features. Finally, an improved ViT-diffusion model is employed for 3D reconstruction, producing human body 3D mesh models. Experimental results validate the advantages of our method in terms of data transmission efficiency and reconstruction quality, demonstrating its excellent potential for application in bandwidth-limited environments.
• Abstract（参考訳）: 様々な分野における人体3D再構成技術の普及に伴い,特にネットワーク帯域幅の制限や低レイテンシのシナリオにおいて,データ伝送と処理効率の要求が増加し続けている。 本稿では,3次元再構成作業に不可欠な意味情報を抽出し,伝達することに焦点を当て,データフローを著しく最適化し,帯域幅圧を緩和することを目的とした,人体3次元再構成のための適応的特徴学習ベースセマンティックコミュニケーション手法(AFLSC)を提案する。 送信者の最後に,2次元画像から空間配置,キーポイント,姿勢,深度情報を抽出するマルチタスク学習に基づく特徴抽出手法を提案し,敵対的特徴学習に基づく意味エンコーディング手法を設計し,これらの特徴情報を意味データに符号化する。 また,このセマンティックデータを効率よく送信し,伝送効率を大幅に向上し,遅延を低減する動的圧縮手法を開発した。 本稿では,レシーバの最後に,セマンティックデータを重要な画像特徴に戻すための,効率的なマルチレベルセマンティック特徴復号法を設計する。 最後に、改良されたViT拡散モデルを用いて3次元再構成を行い、人体3次元メッシュモデルを生成する。 実験により,データ伝送効率および再構成品質の観点から,本手法の利点を検証し,帯域幅に制限のある環境に適用できる可能性を示した。

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