English(EN) Channel-Adaptive Region Adjacency Graph Carriers for Semantic Image Communication

新的CA-RAG方法提高了语义图像通信效率

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-15 04:00

研究人员开发了一种名为信道自适应区域邻接图载体（CA-RAG）的语义图像通信新方法。该方法对图像内的区域级关系进行编码，从而在有限的信道资源下更有效地传输与任务相关的信息。CA-RAG利用了派生自分割的区域邻接图，其中节点存储属性，边保留邻接关系，并采用信道自适应图简化技术来控制节点预算。在Cityscapes数据集上，与现有方法相比，该系统在不同水平的加性白高斯噪声下表现出更高的语义一致性和相当的感知质量。 AI

影响这项研究可能导致在资源受限环境中更高效的图像传输，可能影响自动驾驶和遥感等应用。

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报道来源 [1]

arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Karim Abdallah, Maria Slim, Mariette Awad, Hadi Sarieddeen · 2026-09-15 04:00

面向语义图像通信的通道自适应区域邻接图载体

arXiv:2609.14616v1 Announce Type: cross Abstract: Semantic image communication seeks to preserve task-relevant scene structure under limited channel resources, but carriers are often dense latent tensors or grid-aligned semantic layouts that do not explicitly encode region-level …

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面向语义图像通信的通道自适应区域邻接图载体

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