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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-04 14:50 Region of Interest-Aware Semantic Communications for Image Transmission via Knowledge Distillation ○Xu, Haoran・Mondher, Bouazizi・Yin, Yue・Ohtsuki, Tomoaki（keio）  RCS2025-265 |
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| 抄録 | （和） | Semantic communication has emerged as a promising paradigm to break the Shannon limit by transmitting task-relevant information rather than raw data bits. However, existing approaches often struggle with adaptive task-driven capabilities and performance degradation in low Signal-to-Noise Ratio (SNR) regimes. In this paper, we propose a Region of Interest (ROI)-aware semantic communication system utilizing Knowledge Distillation (KD). We design a teacher-student framework where a lightweight student policy network learns from a large vision-language model to generate accurate, prompt-driven attention maps. These maps guide a Joint Source-Channel Coding (JSCC) encoder to perform adaptive power allocation, concentrating energy on semantically important regions. Experimental results on the RefCOCO dataset demonstrate that our method significantly outperforms standard JSCC and Prompt Semantic Communication (PSC) in low-SNR conditions (below 0~dB) while maintaining comparable performance in high-SNR regimes and reducing bandwidth consumption by approximately 25%. Furthermore, the low computational complexity of the proposed student network facilitates efficient deployment on resource-constrained edge devices. |
| （英） | Semantic communication has emerged as a promising paradigm to break the Shannon limit by transmitting task-relevant information rather than raw data bits. However, existing approaches often struggle with adaptive task-driven capabilities and performance degradation in low Signal-to-Noise Ratio (SNR) regimes. In this paper, we propose a Region of Interest (ROI)-aware semantic communication system utilizing Knowledge Distillation (KD). We design a teacher-student framework where a lightweight student policy network learns from a large vision-language model to generate accurate, prompt-driven attention maps. These maps guide a Joint Source-Channel Coding (JSCC) encoder to perform adaptive power allocation, concentrating energy on semantically important regions. Experimental results on the RefCOCO dataset demonstrate that our method significantly outperforms standard JSCC and Prompt Semantic Communication (PSC) in low-SNR conditions (below 0~dB) while maintaining comparable performance in high-SNR regimes and reducing bandwidth consumption by approximately 25%. Furthermore, the low computational complexity of the proposed student network facilitates efficient deployment on resource-constrained edge devices. | |
| キーワード | （和） | Semantic Communication / Knowledge Distillation / Joint Source-Channel Coding / Power Allocation / Attention Mechanism / / / |
| （英） | Semantic Communication / Knowledge Distillation / Joint Source-Channel Coding / Power Allocation / Attention Mechanism / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 387, RCS2025-265, pp. 43-48, 2026年3月. | |
| 資料番号 | RCS2025-265 | |
| 発行日 | 2026-02-25 (RCS) | |
| 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 | RCS2025-265 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SR SRW |
| 開催期間 | 2026-03-04 - 2026-03-06 |
| 開催地（和） | 東京理科大学 葛飾キャンパス |
| 開催地（英） | Tokyo University of Science |
| テーマ（和） | 移動通信ワークショップ |
| テーマ（英） | Mobile Communication Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2026-03-RCS-SR-SRW |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Region of Interest-Aware Semantic Communications for Image Transmission via Knowledge Distillation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Semantic Communication / Semantic Communication |
| キーワード(2)（和/英） | Knowledge Distillation / Knowledge Distillation |
| キーワード(3)（和/英） | Joint Source-Channel Coding / Joint Source-Channel Coding |
| キーワード(4)（和/英） | Power Allocation / Power Allocation |
| キーワード(5)（和/英） | Attention Mechanism / Attention Mechanism |
| 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） | 徐 浩然 / Xu, Haoran / ジョ コウゼン |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶応義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： keio) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 正弘 / Mondher, Bouazizi / |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶応義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： keio) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 尹 悦 / Yin, Yue / |
| 第3著者 所属（和/英） | 慶応義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： keio) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大槻 知明 / Ohtsuki, Tomoaki / |
| 第4著者 所属（和/英） | 慶応義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： keio) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-04 14:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2025-265 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.387 |
| ページ範囲 | pp.43-48 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-25 (RCS) |
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