論文の概要: Quantum Data Reduction with Application to Video Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06460v1
• Date: Wed, 13 Jul 2022 18:21:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-05 06:39:24.264307
• Title: Quantum Data Reduction with Application to Video Classification
• Title（参考訳）: 量子データ低減とビデオ分類への応用
• Authors: Kostas Blekos and Dimitrios Kosmopoulos
• Abstract要約: 量子古典的なステップは、ビデオデータセットでデータ還元を行い、還元されたデータセットのみにアクセス可能な量子ステップは、ビデオをkクラスの1つに分類する。 本手法を手話ビデオを用いて検証し,データ分類に十分な情報を含むことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.842794675894731
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate a quantum video classification method using a hybrid algorithm. A quantum-classical step performs a data reduction on the video dataset and a quantum step -- which only has access to the reduced dataset -- classifies the video to one of k classes. We verify the method using sign videos and demonstrate that the reduced dataset contains enough information to successfully classify the data, using a quantum classification process. The proposed data reduction method showcases a way to alleviate the "data loading" problem of quantum computers for the problem of video classification. Data loading is a huge bottleneck, as there are no known efficient techniques to perform that task without sacrificing many of the benefits of quantum computing.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッドアルゴリズムを用いた量子ビデオ分類法について検討する。 量子古典的なステップは、ビデオデータセットにデータ還元を実行し、圧縮されたデータセットのみにアクセス可能な量子ステップは、ビデオをkクラスの1つに分類する。 本手法を手話ビデオを用いて検証し,量子分類プロセスを用いて,データ分類に十分な情報を含むことを示す。 提案手法は,ビデオ分類問題に対する量子コンピュータの「データロード」問題を緩和する方法を示す。 データローディングは大きなボトルネックであり、量子コンピューティングの利点の多くを犠牲にすることなくそのタスクを実行するための、既知の効率的な技術は存在しない。

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