【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及数据处理，尤其涉及一种基于oar模型的语义信道联合编解码方法、装置及产品。
技术介绍
1、随着移动通信需求的增加，6g的发展已成为必然趋势。6g面临视频、xr等多模态业务和复杂信息交换的挑战，图像视频成为通信业务的主体，数据量增大，多种模态并存，传输瓶颈凸显。针对这个问题，传统的解决思路一方面是通过大幅度压缩，但传统压缩标准随着复杂度增加，效率提升缓慢，并且低码率下图像质量严重退化。另一方面是提升现有系统网络容量，但提升空间有限，遭遇“边际效应”。可见传统方法存在局限性，因此需要寻找新模式。
2、目前解决思路是跳出像素，从传统通信向语义通信转变。在语义表征层面上，目前的研究现状多是利用文本、低维向量、语义分割图和素描图进行语义表征和图像视频重建。但是这些方法大都可解释性差，未脱离像素，压缩空间有限，重建效果不加。因此，难题在于：构建既能保留更多语义信息，又能减少数据量的表征方式，并且实现较高质量的重建效果。而当前有一种语义表征方式解决了这一难题：从像素到目标-属性-关系的oar基元，该结构数据量小，同时能...
【技术保护点】
1.一种基于OAR模型的语义信道联合编解码方法，其特征在于，所述OAR模型为目标-属性-关系模型，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于OAR模型的语义信道联合编解码方法，其特征在于，所述预先训练的OAR信道编码网络和所述预先训练的OAR信道解码网络组成OAR信道编解码模型，所述预先训练的OAR信道编码网络部署在编码端，所述预先训练的OAR信道解码网络部署在解码端，所述OAR信道编解码模型的训练过程包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于OAR模型的语义信道联合编解码方法，其特征在于，所述编码端通过信道将所述第一样本信道编码结果发送给...
【技术特征摘要】
1.一种基于oar模型的语义信道联合编解码方法，其特征在于，所述oar模型为目标-属性-关系模型，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于oar模型的语义信道联合编解码方法，其特征在于，所述预先训练的oar信道编码网络和所述预先训练的oar信道解码网络组成oar信道编解码模型，所述预先训练的oar信道编码网络部署在编码端，所述预先训练的oar信道解码网络部署在解码端，所述oar信道编解码模型的训练过程包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于oar模型的语义信道联合编解码方法，其特征在于，所述编码端通过信道将所述第一样本信道编码结果发送给所述解码端，所述解码端通过所述信道接收到第二样本信道编码结果，包括：
4.根据权利要求2所述的基于oar模型的语义信道联合编解码方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的基于oar模型的语义信道联合编解码方法，其特征在于，在所述信道类别为awgn通道、乘性高斯噪声通道或擦除通道的情况下，所述信道对应的神经网络为神经网络参数量低于第一阈值和/或神经网络层数低于第二阈值的神经网络；
6.根据权利要求1-5任一所述的基于oar模型的语义信道联合编解码方法，其特征在于，所述oar信道编码网络包括...
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