論文の概要: Efficient Semantic Communication Through Transformer-Aided Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01817v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 18:57:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:47:21.806269
• Title: Efficient Semantic Communication Through Transformer-Aided Compression
• Title（参考訳）: 変圧器支援圧縮による効率的な意味コミュニケーション
• Authors: Matin Mortaheb, Mohammad A. Amir Khojastepour, Sennur Ulukus,
• Abstract要約: セマンティックコミュニケーションのためのチャネル対応適応フレームワークを提案する。 視覚変換器を用いて、パッチの意味的内容の尺度として注意マスクを解釈する。 本手法は,エンコード解像度をコンテンツ関連性に適応させることで通信効率を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.285983939625098
• License:
• Abstract: Transformers, known for their attention mechanisms, have proven highly effective in focusing on critical elements within complex data. This feature can effectively be used to address the time-varying channels in wireless communication systems. In this work, we introduce a channel-aware adaptive framework for semantic communication, where different regions of the image are encoded and compressed based on their semantic content. By employing vision transformers, we interpret the attention mask as a measure of the semantic contents of the patches and dynamically categorize the patches to be compressed at various rates as a function of the instantaneous channel bandwidth. Our method enhances communication efficiency by adapting the encoding resolution to the content's relevance, ensuring that even in highly constrained environments, critical information is preserved. We evaluate the proposed adaptive transmission framework using the TinyImageNet dataset, measuring both reconstruction quality and accuracy. The results demonstrate that our approach maintains high semantic fidelity while optimizing bandwidth, providing an effective solution for transmitting multi-resolution data in limited bandwidth conditions.
• Abstract（参考訳）: 注意機構で知られるトランスフォーマーは、複雑なデータ内の重要な要素に焦点を合わせるのに非常に効果的であることが証明されている。 この機能は、無線通信システムにおける時間変化チャネルに効果的に対応できる。 本研究では,その意味的内容に基づいて,画像の異なる領域をエンコードして圧縮する,意味的コミュニケーションのためのチャネル対応適応フレームワークを提案する。 視覚変換器を用いることで、注目マスクをパッチの意味的内容の尺度として解釈し、各レートで圧縮されるパッチを瞬時チャネル帯域幅の関数として動的に分類する。 本手法は,コンテンツ関連性に符号化解像度を適用することで通信効率を向上し,高度に制約された環境においても重要な情報が保存されることを保証する。 提案手法をTinyImageNetデータセットを用いて評価し,再現性と精度を両立させた。 提案手法は,帯域幅を最適化しながら高いセマンティック忠実度を維持し,帯域幅に制限のあるマルチレゾリューションデータを伝送するための有効なソリューションを提供する。

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