面向协作式目标检测中丢包隐藏的潜空间修复
计算机视觉与模式识别
2021-02-02 v1 多媒体
摘要
边缘设备（如摄像头和移动单元）除了传统的信号感知与通信角色外，越来越能够执行复杂计算。本文关注协作式目标检测，其中边缘设备从输入图像计算的深度特征被传输到云端以进行进一步处理。我们考虑丢包对传输特征的影响，并考察几种恢复缺失数据的方法。特别地，通过理论与实验，我们表明基于偏微分方程的图像修复方法能很好地恢复潜空间中的缺失特征。所得结果代表了协作式目标检测中缺失数据恢复的新 SOTA。
引用
@article{arxiv.2102.00142,
title = {Latent-Space Inpainting for Packet Loss Concealment in Collaborative Object Detection},
author = {Ivan V. Bajić},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.00142},
year = {2021}
}
备注
Extended version of the paper "Latent Space Inpainting for Loss-Resilient Collaborative Object Detection," to be presented at the IEEE International Conference on Communications (ICC), Montreal, Canada, June 14-23, 2021