論文の概要: Codebook-Based Adaptive Feature Compression With Semantic Enhancement for Edge-Cloud Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18481v1
- Date: Tue, 23 Sep 2025 00:34:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.617749
- Title: Codebook-Based Adaptive Feature Compression With Semantic Enhancement for Edge-Cloud Systems
- Title（参考訳）: エッジクラウドシステムのセマンティックエンハンスメントによるコードブックに基づく適応型特徴圧縮
- Authors: Xinyu Wang, Zikun Zhou, Yingjian Li, Xin An, Hongpeng Wang,
- Abstract要約: CAFC-SEは、セマンティックエンハンスメントを備えたコードブックベースのAdaptive Feature Compressionフレームワークである。
連続した視覚的特徴を、Vector Quantization (VQ)を介してエッジのコードブックで離散的なインデックスにマッピングし、それをクラウドに選択的に送信する。
最寄りの視覚的プリミティブに特徴ベクトルを投影するVQ操作により、低ビットレート条件下でより情報的な視覚的パターンを保存できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.88178006915217
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Coding images for machines with minimal bitrate and strong analysis performance is key to effective edge-cloud systems. Several approaches deploy an image codec and perform analysis on the reconstructed image. Other methods compress intermediate features using entropy models and subsequently perform analysis on the decoded features. Nevertheless, these methods both perform poorly under low-bitrate conditions, as they retain many redundant details or learn over-concentrated symbol distributions. In this paper, we propose a Codebook-based Adaptive Feature Compression framework with Semantic Enhancement, named CAFC-SE. It maps continuous visual features to discrete indices with a codebook at the edge via Vector Quantization (VQ) and selectively transmits them to the cloud. The VQ operation that projects feature vectors onto the nearest visual primitives enables us to preserve more informative visual patterns under low-bitrate conditions. Hence, CAFC-SE is less vulnerable to low-bitrate conditions. Extensive experiments demonstrate the superiority of our method in terms of rate and accuracy.
- Abstract（参考訳）: 最小ビットレートと強力な解析性能を持つマシンのための画像の符号化は、エッジクラウドシステムにとって鍵となる。
いくつかのアプローチでは、イメージコーデックをデプロイし、再構成されたイメージの分析を行う。
他の方法ではエントロピーモデルを用いて中間特徴を圧縮し、デコードされた特徴について解析を行う。
しかし、これらの手法は、多くの冗長な詳細を保持するか、過度に集中したシンボル分布を学ぶため、低ビットレート条件下では性能が良くない。
本稿では,CAFC-SEというセマンティック・エンハンスメントを用いたコードブックベースの適応特徴圧縮フレームワークを提案する。
連続した視覚的特徴を、Vector Quantization (VQ)を介してエッジのコードブックで離散的なインデックスにマッピングし、それをクラウドに選択的に送信する。
最寄りの視覚的プリミティブに特徴ベクトルを投影するVQ操作により、低ビットレート条件下でより情報的な視覚的パターンを保存できる。
そのため、CAFC-SEは低ビット状態に弱い。
実験により,本手法の精度,速度,精度の面での優位性を実証した。
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