論文の概要: Adiabatic Quantum Computing for Multi Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08837v1
• Date: Thu, 17 Feb 2022 18:59:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-18 14:29:13.111375
• Title: Adiabatic Quantum Computing for Multi Object Tracking
• Title（参考訳）: マルチオブジェクト追跡のための断熱量子コンピューティング
• Authors: Jan-Nico Zaech, Alexander Liniger, Martin Danelljan, Dengxin Dai, Luc Van Gool
• Abstract要約: マルチオブジェクト追跡(MOT)は、オブジェクト検出が時間を通して関連付けられているトラッキング・バイ・検出のパラダイムにおいて、最もよくアプローチされる。 これらの最適化問題はNPハードであるため、現在のハードウェア上の小さなインスタンスに対してのみ正確に解決できる。 本手法は,既成整数計画法を用いても,最先端の最適化手法と競合することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 170.8716555363907
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-Object Tracking (MOT) is most often approached in the tracking-by-detection paradigm, where object detections are associated through time. The association step naturally leads to discrete optimization problems. As these optimization problems are often NP-hard, they can only be solved exactly for small instances on current hardware. Adiabatic quantum computing (AQC) offers a solution for this, as it has the potential to provide a considerable speedup on a range of NP-hard optimization problems in the near future. However, current MOT formulations are unsuitable for quantum computing due to their scaling properties. In this work, we therefore propose the first MOT formulation designed to be solved with AQC. We employ an Ising model that represents the quantum mechanical system implemented on the AQC. We show that our approach is competitive compared with state-of-the-art optimization-based approaches, even when using of-the-shelf integer programming solvers. Finally, we demonstrate that our MOT problem is already solvable on the current generation of real quantum computers for small examples, and analyze the properties of the measured solutions.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクトトラッキング(mot)は、オブジェクト検出が時間を通じて関連付けられるトラッキング・バイ・検出パラダイムにおいて、最も頻繁にアプローチされる。 関連性は自然に離散最適化問題につながる。 これらの最適化問題はNPハードであるため、現在のハードウェア上の小さなインスタンスに対してのみ解ける。 AQC(Adiabatic quantum computing)は、近い将来、NP-hard最適化問題にかなりのスピードアップをもたらす可能性があるため、この問題に対する解決策を提供する。 しかし、現在のMOTの定式化は、スケーリング特性のために量子コンピューティングには適さない。 そこで本研究では,AQCで解くためのMOTの定式化を提案する。 我々は、AQC上に実装された量子力学系を表すIsingモデルを用いる。 本手法は,既成整数計画法を用いても,最先端の最適化手法と競合することを示す。 最後に、MOT問題はすでに実量子コンピュータの現世代で小さな例で解決可能であることを実証し、測定された解の性質を解析する。

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