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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-08-31 15:55 Semantic Communication with Masked Autoencoders: Enhancing Efficiency in Image Transmission ○Jiale Wu・Zhaoyang Du・Celimuge Wu・Tsutomu Yoshinaga（UEC）  CQ2023-29 |
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| 抄録 | （和） | 6G テクノロジーの有望な候補であるセマンティック通信は、研究のホットスポットとなっています。 ただし、既存の研究では、ピクセル レベルで意味情報を正確に送信することよりも、画像の再構成に重点を置く傾向があります。 このペーパーでは、効率的な画像伝送のためにコーデックベースの Masked AutoEncoders (MAE) を使用した新しいアプローチを紹介します。 提案されたシステムは、ローカル情報を低次元の潜在ベクトルに圧縮し、システム効率を向上させます。 また、強化された画像再構成のための選択モジュールを設計し、チャネル ノイズに対するシステムの回復力を高めるためにノイズ敵対的トレーニング (NAT) を実装します。 実験結果は、私たちの方法が画質を維持しながら下流のタスクを効果的に改善することを示しています。 |
| （英） | Semantic communication, a promising candidate for 6G technology, has become a research hot spot. However, existing studies tend to focus more on image reconstruction rather than accurately transmitting semantic information at the pixel level. This paper introduces a novel approach using codec-based Masked AutoEncoders (MAE) for efficient image transmission. The proposed system compresses local information into low-dimensional latent vectors, improving system efficiency. We also design a selective module for enhanced image reconstruction and implement Noise Adversarial Training (NAT) to increase the system's resilience to channel noise. Experimental results show that our method effectively improves downstream tasks while preserving image quality. | |
| キーワード | （和） | セマンティックコミュニケーション / マスクされたイメージモデリング / 生成モデル / 深層学習 / / / / |
| （英） | Semantic Communication / Masked Image Modeling / Generative Models / Deep Learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 174, CQ2023-29, pp. 20-25, 2023年8月. | |
| 資料番号 | CQ2023-29 | |
| 発行日 | 2023-08-24 (CQ) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CQ2023-29 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ MIKA |
| 開催期間 | 2023-08-31 - 2023-09-01 |
| 開催地（和） | 天神岬スポーツ公園 |
| 開催地（英） | Tenjin-Misaki Sports Park |
| テーマ（和） | 無線通信品質、6G、IoT、無線伝送、リソース制御、クロスレイヤー技術、一般 |
| テーマ（英） | Wireless Communications Quality, 6G, IoT, Resource Management, Wireless Transmission, Cross layer Technologies, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2023-08-CQ-MIKA |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Semantic Communication with Masked Autoencoders: Enhancing Efficiency in Image Transmission |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | セマンティックコミュニケーション / Semantic Communication |
| キーワード(2)（和/英） | マスクされたイメージモデリング / Masked Image Modeling |
| キーワード(3)（和/英） | 生成モデル / Generative Models |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 呉 佳楽 / Jiale Wu / ゴ カラク |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 杜 兆陽 / Zhaoyang Du / ト チョウヨウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 策力 木格 / Celimuge Wu / チリ ムゲ |
| 第3著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉永 努 / Tsutomu Yoshinaga / ヨシナガ ツトム |
| 第4著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-08-31 15:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2023-29 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.174 |
| ページ範囲 | pp.20-25 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-08-24 (CQ) |
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