arXiv cs.AI· Xiwen Zhang, Yubo Peng, Luping Xiang, Kun Yang·· 10 小时前AI 评分22
Ti-SemCom：基于 token 重要性感知的语义通信实现鲁棒视频传输
Token Importance-Aware Semantic Communication Enabled Robust Video Transmission
AI 导读
研究者提出 token 重要性感知语义通信框架 Ti-SemCom，通过联合提取物体与运动信息识别通信相关区域，并按重要性将语义 token 分层，结合可用带宽动态选择传输。接收端对未传输区域复用近期重建参考帧以减少冗余传输。在 CAVIAR 数据集上，该方法在保持有竞争力重建质量的同时将通信开销降低 88.3%。
正文 · AI 翻译
摘要：视频应用日益普及，但其庞大的数据量和时间依赖性使得在有限通信资源下实现稳健的无线传输颇具挑战。为解决这一问题，我们提出了一种面向带宽高效视频传输的 token 重要性感知语义通信（Ti-SemCom）框架。具体而言，我们联合提取对象与运动信息以识别通信相关区域，并根据其重要性将这些区域与语义 token 进行分层关联。随后，基于 token 重要性和可用带宽动态选择传输的 token，在资源受限时优先传输信息量更大的视频内容。在接收端，未传输区域复用最近重建的参考帧，以进一步减少冗余传输。在 CAVIAR 数据集上的实验表明，Ti-SemCom 在保持有竞争力的重建质量的同时，可将通信开销降低 88.3\%。
| 学科： | 图像与视频处理（eess.IV）；人工智能（cs.AI）；多媒体（cs.MM） |
| 引用为： | arXiv:2611.12928 [eess.IV] |
| （或 arXiv:2611.12928v1 [eess.IV] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.12928 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来自：Yubo Peng [查看邮箱]
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2026年11月3日星期二 10:46:02 UTC（1,115 KB）
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