Applying Deep-Learning-Based Computer Vision to Wireless Communications: Methodologies,Opportunities, and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Deep learning (DL) has obtained great success in computer vision (CV) field, and the related techniques have been widely used in security, healthcare, remote sensing, etc. On the other hand, visual data is universal in our daily life, which is easily generated by prevailing but low-cost cameras. Therefore, DL-based CV can be explored to obtain and forecast some useful information about the objects, e.g., the number, locations, distribution, motion, etc. Intuitively, DL-based CV can facilitate and improve the designs of wireless communications, especially in dynamic network scenarios. However, so far, it is rare to see such kind of works in the existing literature. Then, the primary purpose of this article is to introduce ideas of applying DL-based CV in wireless communications to bring some novel degrees of freedom for both theoretical researches and engineering applications. To illustrate how DL-based CV can be applied in wireless communications, an example of using DL-based CV to millimeter wave (mmWave) system is given to realize optimal mmWave multiple-input and multiple-output (MIMO) beamforming in mobile scenarios. In this example, we proposed a framework to predict the future beam indices from the previously-observed beam indices and images of street views by using ResNet, 3-dimensional ResNext, and long short term memory network. Experimental results show that our frameworks can achieve much higher accuracy than the baseline method, and visual data can help significantly improve the performance of MIMO beamforming system. Finally, we discuss the opportunities and challenges of applying DL-based CV in wireless communications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».