CN119495100A 一种轻量级图像语义通信方法、系统及可读存储介质 (香港中文大学(深圳))_第1页
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文档简介

轻量级图像语义通信方法、系统及可读存储介决了现有技术的语义通信方法完全依赖神经网2发送端获取源图像,采用深度学习模型提取所述源接收端对所述量化颜色语义采用传统视觉算法还原得到所述颜色将若干所述特征块分配给多个辅助设备,每个辅助设备采用纹将若干所述语义块分配给多个辅助设备,每个辅助设备采用纹获取分割消耗模型,根据分割消耗模型,以总耗时最低为目标计算;;消耗,M,表示第i个辅助设备的可用内存上限,N是可用设备的最大数量,n是辅助设备数获取分割消耗模型,根据分割消耗模型,以总耗时最低为目标计算3;;;rT是接收端与辅助设备之间的传输数据速率,ro是辅助设备的数据io速;;将所述同构系统的真实协议下的并行耗时模型、所述内存消耗所述融合模型根据所述颜色语义和所述纹理语义重建并输;4所述发送端用于获取源图像,采用神经网路提取所述源图像的纹觉算法提取所述源图像的颜色语义,并将所述颜色语义和所述纹理语义发送给所述接收所述接收端用于融合所述颜色语义和所述纹理语义重序,所述轻量级图像语义通信程序被处理器执行时实现如权利要求1_8任一项所述的轻量5信源信道联合编码的语义通信算法都需要至少一百乃至数千毫秒的时间进行模型初始化6[0008]进一步地,所述采用纹理还原模型处理所述量化纹理语义还原得到所述纹理语;;;所需的CPU周期数,rT是接收端与辅助设备之间的传输数据速率,r/O是辅助设备的数据7;其中,m.表示异构系统的实际协议并行耗时,d代表辅助设备i处理的;所述融合模型根据所述颜色语义和所述纹理语义重建并输;所述接收端用于融合所述颜色语义和所述纹理语义重8[0021]深度语义通信系统实际开发的一个关键挑战是及其有限9;[0024]对于纹理语义,本实施例中训练了一个包含可学习参数为的自编码器作为纹理;;;;;个特征分割步骤,将计算任务分割并分发到本地网络中/集群内的其他受限设备上进行并;卷积层的总数,和分别表示第l层输入特征图的宽度和高度,ki表示第l层的卷积核大;;;;;;;;;;;其中,p(,3)是源图像和重建图像的联合概率分布,表示联合概率分布下标判断出的质量接近的图像并不总能与人类主观感知的质抗损失使用基于深度神经网络的判别器来检查图像是否具有相似的概率分布。遗憾的是,使用。例中选择了能使各种重建方法的评估结果标准偏差。表示滑动窗口切出的原图像的纹理块的局部信息分布,表示滑动窗口切出的重建图上限。此外,上述TRE计算是不对称的,因为KL散度是不对称的。通过将KL散度更换为在训练过程中省略了使用滑动窗口,并使用MSE损失来监督在原图像和重建图像上应用了;所述接收端用于融合所述颜色语义和所述纹理语义重本实施例提供一种存储介质,所述可读存储介质存储有轻量级图像语义通信程[0057]当然,本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流于一计算机可读取的存储介质中,所述程序在执行时可包括如上述各方法实施例的流程

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