論文の概要: Vision Transformers for Efficient Indoor Pathloss Radio Map Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09507v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 17:55:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 15:57:57.200049
• Title: Vision Transformers for Efficient Indoor Pathloss Radio Map Prediction
• Title（参考訳）: 効率的な屋内パストラス無線地図予測のための視覚変換器
• Authors: Edvard Ghukasyan, Hrant Khachatrian, Rafayel Mkrtchyan, Theofanis P. Raptis,
• Abstract要約: ビジョントランスフォーマー(ViT)は、様々な画像ベースのタスクで最先端のパフォーマンスを達成するのに顕著な成功を収めている。 本研究では,VTをベースとしたニューラルネットワークを用いて,屋内パスロス電波地図の予測問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.097291451674696
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision Transformers (ViTs) have demonstrated remarkable success in achieving state-of-the-art performance across various image-based tasks and beyond. In this study, we employ a ViT-based neural network to address the problem of indoor pathloss radio map prediction. The network's generalization ability is evaluated across diverse settings, including unseen buildings, frequencies, and antennas with varying radiation patterns. By leveraging extensive data augmentation techniques and pretrained DINOv2 weights, we achieve promising results, even under the most challenging scenarios.
• Abstract（参考訳）: ビジョントランスフォーマー(ViT)は、様々な画像ベースタスクやそれ以上のタスクで最先端のパフォーマンスを達成する上で、顕著な成功を収めている。 本研究では,VTをベースとしたニューラルネットワークを用いて,屋内パスロス無線地図の予測問題に対処する。 ネットワークの一般化能力は、見えない建物、周波数、様々な放射パターンを持つアンテナなど、様々な設定で評価される。 膨大なデータ拡張技術と事前訓練されたDINOv2重みを利用することで、最も困難なシナリオの下でも有望な結果が得られる。

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