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CorteXforge: Scenario-Based RF Dataset Generation on Real Testbeds

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arXiv:2610.26999v1 Announce Type: new Abstract: Deep learning for radio frequency (RF) signal analysis relies on large annotated datasets, yet synthetic datasets trade physical realism for controllability, while uncontrolled over-theair measurements offer realism but limited reproducibility. We present CorteXforge, a scenario-based framework for generating realistic and reproducible RF datasets on programmable softwa

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Évaluer un jeu de données ou un benchmark

Un score n’a de sens qu’avec les données, la séparation entre apprentissage et test et les règles d’évaluation. Vérifiez la provenance, la licence, les catégories couvertes et les risques de recouvrement avec les données du modèle. Une performance sur ce benchmark ne suffit pas à démontrer une capacité générale.

Un exercice concret

Choisissez un sous-ensemble et décrivez ce qu’il mesure réellement. Comparez deux méthodes avec le même protocole et conservez les erreurs, pas seulement la moyenne des scores.

Repères de cette fiche
Sujet
CorteXforge: Scenario-Based RF Dataset Generation on Real Testbeds
Site source
arxiv.org
Date de publication à la source
2026-10-21
Date de collecte sur DzCademia
2026-10-21
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Conseils et exercices DzCademia, distincts du résumé et des exigences de la source. Aide structurée avec assistance automatisée ; elle ne vaut ni validation scientifique ni promesse de sélection. Source consultée le 2026-10-28.

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