실내 무선 지도 추정을 위한 협력적 인컨텍스트 학습
arXiv:2610.31702v1 발표 유형: 신규 초록: 실내 무선 지도 추정(RME)은 커버리지 계획, 위치 파악, 네트워크 배치 등 무선 응용 분야에서 필수적입니다. 그러나 기존 방법의 대부분은 비용이 많이 드는 라벨링된 데이터와 작업별 모델 학습을 요구하는 지도학습 패러다임을 따릅니다. 또한 실내 환경에는 건물 구조나 배치와 같은 개인정보에 민감한 정보가 포함되어 있어 이를 중앙 집중화하기 어려운 경우가 많습니다. 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 우리는 실내 RME를 협력적 인컨텍스트 학습(ICL) 문제로 처음으로 정식화하고자 합니다. 우리는 다수의 클라이언트가 모델 업데이트 없이 대규모 자동회귀 시각 모델(LAVMs)을 활용해 ICL을 수행하는 프레임워크인 폴리-리플을 제안합니다. 각 클라이언트는 자신의 개인적인 시연 데이터를 통해 프롬프트를 받습니다.
