構造を意識した潜在拡散によるエッジ・クラウド協調型再構成：下流のリモートセンシング知覚への応用
arXiv cs.CV / 2026/4/29
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要点
- この論文は、衛星から地上へのダウンリンクで極端な高圧縮を行うことで、高周波の構造情報が失われ、下流のリモートセンシング知覚タスクに支障が出る問題を扱っています。
- 構造を意識した潜在拡散（SALD）として、エッジとクラウドを非対称に組み合わせた超解像フレームワークを提案し、エッジ側では低周波の高度圧縮ペイロードに加えて軽量なソフト構造プライヤーを送ります。
- クラウド側では、Structure-Gated Large Kernel（SGLK）モジュールとSemantic-Guidance Engine（SGE）を拡散バックボーンに組み込み、送られた構造プライヤーを用いて長距離の空中シーン依存性を捉えつつ、構造の幻覚を抑制します。
- MSCMおよびUCMercedでの実験では、極端な帯域制約下でもSALDが知覚品質（LPIPS）を改善し、シーン分類と小対象検出の下流性能を大きく向上させることが示されています。
